MATLAB图像处理：基于骨架化提取和分析条纹长度

% 读入原始图像
img = imread('7-1.tif');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 二值化图像
bw_img = imbinarize(gray_img);
% 骨架化操作
skel_img = bwmorph(bw_img, 'skel', Inf);
% 计算像素长度
pixel_size = 0.0595; % 空间分辨率为0.0595（纳米/像素）
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;
% 提取条纹
cc = bwconncomp(skel_img);
skel_props = regionprops(cc, 'PixelIdxList', 'PixelList', 'Area');
% 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
% 消除短条纹
long_skel_lengths = skel_lengths(skel_lengths >= 0.483);
% 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(:, 2), skel_props(i).PixelList(:, 1), '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：

1. 读取图像并进行灰度化、二值化和骨架化操作；
2. 计算像素长度，并利用 diag 函数对骨架图像进行处理，去除一些短分支；
3. 使用 bwmorph 函数提取分支点和端点，并将其设置为0，消除分支条纹；
4. 使用 bwconncomp 函数提取条纹，并利用 regionprops 函数计算条纹长度；
5. 筛选出长度大于 0.483 纳米的条纹，并统计数据和绘制图像；

本文介绍了使用MATLAB进行图像处理，提取图像中的条纹并分析其长度。通过该代码可以实现对条纹长度的统计和分析，方便进行后续研究。