图像条纹骨架化分析：提取和长度测量

本文介绍了如何使用MATLAB对图像中的条纹进行骨架化分析，并计算条纹长度，最终统计分析条纹数量和总长度。

1. 导入图像和预处理

% 导入原始图像
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);

2. 骨架化操作

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

3. 计算像素长度和空间分辨率

% 计算像素长度
pixel_size = 0.0595; % 空间分辨率为0.0595（纳米/像素）

4. 消除分支条纹

% 将对角线元素设置为 2 * pixel_size
skel_img_diag = diag(skel_img);
skel_img_diag(skel_img_diag == 1) = 2 * pixel_size;
% 使用 sub2ind 将二维坐标转换为线性索引
skel_img(sub2ind(size(skel_img), 1:numel(skel_img_diag), 1:numel(skel_img_diag))) = skel_img_diag;
% 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;

5. 提取条纹

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

6. 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

7. 消除短条纹

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

8. 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(:, 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');

结果展示

Total number of stripes: 4192
Total length of stripes: 2549.218 nm
Number of long stripes: 1317
Total length of long stripes: 1827.959 nm

总结

本文介绍了使用MATLAB对图像中的条纹进行骨架化分析的步骤，并展示了如何计算条纹长度和进行统计分析。该方法可以用于各种应用场景，例如材料科学、生物学和医学图像分析。