MATLAB图像处理：条纹长度统计和骨架化分析

本代码使用MATLAB对图像进行骨架化操作，并统计条纹长度，并绘制条纹长度分布图。

% 读取图像
img = imread('7-1.tif');

% 将图像转为二值化矩阵
bw = im2bw(img);

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

% 消除分支条纹
skel_pruned = bwmorph(skel, 'spur', 2);

% 计算条纹长度
pixel_size = 0.0595; % 空间分辨率为0.0595纳米/像素
lengths = [];
for i = 1:size(skel_pruned, 1)
    for j = 1:size(skel_pruned, 2)
        if skel_pruned(i, j) == 1
            % 判断是否为对角线像素
            if mod(i+j,2) == 0
                pixel_length = pixel_size * 2;
            else
                pixel_length = pixel_size;
            end
            % 计算条纹长度
            [connectivity, num] = bwlabel(skel_pruned, 8);
            pixel_count = sum(connectivity(:) == connectivity(i, j));
            length = pixel_count * pixel_length;
            % 消除短条纹
            if length >= 0.483
                lengths = [lengths, length];
            end
        end
    end
end

% 统计数据和图像展示
disp(['平均长度：', num2str(mean(lengths)), '纳米']);
disp(['最长长度：', num2str(max(lengths)), '纳米']);
disp(['最短长度：', num2str(min(lengths)), '纳米']);
disp(['条纹数量：', num2str(length(lengths))]);
histogram(lengths);
xlabel('条纹长度（纳米）');
ylabel('数量');
title('条纹长度分布图');

代码修改说明：

您遇到的错误提示是由于 bwmorph 函数的第一个输入参数 BW 应该为二维矩阵，而 imbinarize(img) 函数返回的是一个逻辑型数组，而不是矩阵。将 imbinarize(img) 改为 im2bw(img) 可以解决这个问题。

代码功能说明：

读取图像： 使用 imread 函数读取图像文件。
二值化图像： 使用 im2bw 函数将图像转换为二值化矩阵。
骨架化操作： 使用 bwmorph 函数对二值化图像进行骨架化操作，得到图像的骨架。
消除分支条纹： 使用 bwmorph 函数消除骨架中的分支条纹，得到更清晰的骨架。
计算条纹长度： 遍历骨架矩阵，计算每个骨架像素的长度，并存储到 lengths 数组中。
统计数据和图像展示： 计算条纹长度的平均值、最大值、最小值和数量，并使用 histogram 函数绘制条纹长度的分布图。

注意事项：

图像文件路径需要根据实际情况进行修改。
代码中的 pixel_size 值需要根据实际图像的空间分辨率进行修改。
代码中的 0.483 值是用来消除短条纹的阈值，需要根据实际情况进行调整。

希望这能帮助您理解代码并解决您的问题。