MATLAB图像处理：条纹长度统计与分析

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理，并计算图像中的条纹长度。

代码实现

以下代码展示了如何读取图像、二值化、骨架化、去除分支条纹以及计算条纹长度的步骤。

% 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 = 3:size(skel_pruned, 1)-2
    for j = 3:size(skel_pruned, 2)-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');

代码错误修正

在原始代码中，bwlabel 函数在处理图像边缘时可能出现错误，导致connectivity数组访问越界。为了解决这个问题，需要在遍历图像像素时，避免访问图像边缘，即在循环中将i和j的取值范围限制在3到size(skel_pruned, 1)-2以及3到size(skel_pruned, 2)-2之间。

总结

本文介绍了使用MATLAB进行图像处理，包括图像读取、二值化、骨架化、分支去除、条纹长度计算和统计分析。并针对代码中出现的错误进行修正。希望本文能够帮助您更好地理解和应用MATLAB进行图像处理。