MATLAB图像处理：条纹骨架化及长度统计

本文将使用MATLAB代码实现图像条纹的骨架化操作，并统计条纹长度，去除短条纹，最后展示长条纹的直方图。

代码:

% 读取原始图像
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(logical(diag(skel_img_diag))) = 0; % 修改此处代码
% 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');

代码说明:

读取原始图像并转换为灰度图像，然后进行二值化操作。
使用bwmorph函数进行骨架化操作，得到条纹的骨架。
计算像素长度，并根据像素长度和骨架面积计算每条条纹的长度。
消除短条纹，统计长条纹的数量和总长度。
展示原始图像，并在图像上绘制所有条纹的骨架。
绘制长条纹长度的直方图。

运行结果:

代码运行结果将会显示原始图像，所有条纹的骨架以及长条纹长度的直方图。代码输出的信息将包括条纹总数，条纹总长度，长条纹数量，长条纹总长度。

总结:

本文使用MATLAB代码实现了图像条纹的骨架化操作，并统计了条纹长度，去除了短条纹，展示了长条纹的直方图。该代码可以方便地用于分析图像中条纹的形状和长度。