MATLAB图像处理：条纹长度统计与分析

本代码使用MATLAB对图像进行处理，提取条纹并计算其长度。代码包括图像读取、二值化、骨架化、分支消除、长度计算、统计分析和结果展示。

代码:

%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 = 2:size(skel_pruned, 1)-1
    for j = 2:size(skel_pruned, 2)-1
        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');

代码说明:

图像读取: 使用 imread 函数读取图像文件 7-1.tif。
二值化: 使用 im2bw 函数将图像转换为二值化矩阵。
骨架化: 使用 bwmorph 函数对二值化图像进行骨架化操作，得到条纹的中心线。
分支消除: 使用 bwmorph 函数消除骨架中的分支，得到更清晰的条纹。
长度计算:
- 遍历每个像素点，判断是否为条纹上的点。
- 如果是，则根据空间分辨率计算像素长度，并统计该条纹的像素数量。
- 将像素数量乘以像素长度，得到条纹的总长度。
统计分析: 使用 mean, max, min 和 length 函数统计条纹的平均长度、最长长度、最短长度和数量。
图像展示: 使用 histogram 函数绘制条纹长度的直方图。

注意:

代码中的 pixel_size 为空间分辨率，根据实际情况进行调整。
0.483 为过滤短条纹的阈值，根据实际情况进行调整。

结果:

代码运行后，将输出条纹的统计数据，并在图形窗口中显示条纹长度的分布图。