MATLAB图像处理：提取和分析条纹长度

使用MATLAB提取和分析条纹长度

本教程将演示如何使用MATLAB从图像中提取条纹，计算其长度并绘制条纹长度直方图。

步骤：

1. 读入图像：

   % 读入原始图像
   img = imread('7-1.tif');
   

2. 转换为灰度图像：

   % 转换为灰度图像
   gray_img = rgb2gray(img);
   

3. 二值化图像：

   % 二值化图像
   bw_img = imbinarize(gray_img);
   

4. 骨架化操作：

   % 骨架化操作
   skel_img = bwmorph(bw_img, 'skel', Inf);
   

5. 计算像素长度：

   pixel_size = 0.0595; % 空间分辨率为0.0595（纳米/像素）
   

6. 去除端点和分支点：

   skel_img_diag = diag(skel_img);
   skel_img_diag(skel_img_diag == 1) = 2 * pixel_size;
   skel_img(skel_img_diag == 2 * pixel_size) = 0;
   
   % 消除分支条纹
   branch_points = bwmorph(skel_img, 'branchpoints');
   end_points = bwmorph(skel_img, 'endpoints');
   skel_img(branch_points) = 0;
   skel_img(end_points) = 0;
   

7. 提取条纹：

   % 提取条纹
   cc = bwconncomp(skel_img);
   skel_props = regionprops(cc, 'PixelIdxList', 'PixelList', 'Area');
   

8. 计算条纹长度：

   % 计算条纹长度
   skel_lengths = zeros(numel(skel_props), 1);
   for i = 1:numel(skel_props)
       skel_length = skel_props(i).Area * pixel_size;
       skel_lengths(i) = skel_length;
   end
   

9. 消除短条纹：

   % 消除短条纹
   long_skel_lengths = skel_lengths(skel_lengths >= 0.483,:);
   

10. 统计数据和图像展示：

% 统计数据和图像展示
disp(['Total number of stripes: ', num2str(numel(skel_props))]);
disp(['Total length of stripes: ', num2str(sum(skel_lengths)), ' nm']);
disp(['Number of long stripes: ', num2str(numel(long_skel_lengths))]);
disp(['Total length of long stripes: ', num2str(sum(long_skel_lengths)), ' nm']);

figure; imshow(img); hold on;
for i = 1:numel(skel_props)
    plot(skel_props(i).PixelList(:, 1), skel_props(i).PixelList(:, 2), 'r');
end
title('Skeletonized Stripes');

figure; histogram(long_skel_lengths, 'BinWidth', 1);
xlabel('Stripe Length (nm)');
ylabel('Frequency');
title('Histogram of Long Stripes');

代码解释：

• bwmorph(bw_img, 'skel', Inf) 使用形态学操作对二值图像进行骨架化，得到条纹的中心线。
• regionprops(cc, 'PixelIdxList', 'PixelList', 'Area') 计算每个连通域的面积，像素列表和索引列表，用于确定条纹的长度。
• skel_lengths(skel_lengths >= 0.483,:) 用于筛选出长度大于0.483纳米的条纹。
• 最后，使用histogram 函数绘制长条纹的直方图。

注意：

在消除短条纹时，需要确保 skel_lengths 是一个列向量，才能正确地使用索引。

结果：

本代码将显示：

• 原始图像上叠加的骨架化条纹。
• 长条纹长度的直方图。
• 统计信息：条纹总数、总长度、长条纹数量和长条纹总长度。

应用：

本代码可以应用于各种领域，例如材料科学，用于分析材料的纳米结构，或生物学，用于分析细胞内的微管结构。

更多信息：

• MATLAB图像处理工具箱：https://www.mathworks.com/products/image.html
• bwmorph 函数：https://www.mathworks.com/help/images/ref/bwmorph.html
• regionprops 函数：https://www.mathworks.com/help/images/ref/regionprops.html