MATLAB图像处理：条纹长度分析和统计

本文将介绍使用MATLAB对图像中的条纹进行长度分析，主要步骤包括：

读取原始图像: img = imread('7-1.tif');
转换为二值图像: bw_img = im2bw(img);
骨架化操作: skel_img = bwmorph(bw_img, 'skel', Inf);
获取所有像素的连通性: cc = bwconncomp(skel_img);
消除分支条纹:

for i=1:cc.NumObjects
    pixel_list = cc.PixelIdxList{i};
    pixel_num = length(pixel_list);
    if pixel_num >= 3
        skel_img(pixel_list) = 0;
    end
end

计算每个条纹的长度:

lengths = [];
for i=1:cc.NumObjects
    pixel_list = cc.PixelIdxList{i};
    pixel_num = length(pixel_list);
    if pixel_num >= 2
        [row, col] = ind2sub(size(skel_img), pixel_list);
        distances = sqrt(diff(row).^2 + diff(col).^2);
        diagonal_idx = find(abs(diff(row)) + abs(diff(col)) == 2);
        if ~isempty(diagonal_idx)
            diagonal_distances = distances(diagonal_idx) * 2;
            distances(diagonal_idx) = diagonal_distances;
        end
        length = sum(distances) * 0.0595;
        if length > 0.483
            lengths = [lengths, length];
        end
    end
end

统计数据和图像展示:

if ~isempty(lengths)
    fprintf('条纹数量：%d
', length(lengths));
    fprintf('平均长度：%f nm
', mean(lengths));
    fprintf('长度标准差：%f nm
', std(lengths));
    histogram(lengths);
    xlabel('长度 (nm)');
    ylabel('数量');
    title('条纹长度分布图');
    grid on;
else
    disp('没有符合条件的条纹');
end

代码解释：

imread(): 读取图像文件，这里读取名为'7-1.tif'的图像。
im2bw(): 将灰度图像转换为二值图像，阈值默认为0.5。
bwmorph(): 骨架化操作，将二值图像转换为单像素宽的骨架。
bwconncomp(): 获取所有像素的连通性，返回一个结构体，包含连通区域的数量和每个区域的像素索引列表。
for循环: 遍历每个连通区域，计算长度。
ind2sub(): 将线性索引转换为行列索引。
diff(): 计算相邻像素的行列差值。
sqrt(): 计算欧式距离。
find(): 查找满足条件的索引。
histogram(): 绘制直方图。
fprintf(): 格式化输出统计数据。

注意：

代码中假设像素之间的距离为0.0595 nm。
代码中假设条纹长度大于0.483 nm才被统计。

总结：

本文介绍了使用MATLAB对图像中的条纹进行长度分析的方法，并提供了代码示例和解释。您可以根据自己的需要修改代码，例如更改图像文件路径、阈值、距离单位和长度阈值等参数。