MATLAB 二进制图像骨架提取与条纹分析：代码实现和解释

以下是使用MATLAB实现二进制图像骨架提取与条纹分析功能的代码：

% 读取二进制图像 img = imread('binary_image.png');

% 获取图像中所有像素的连通性 skel = bwmorph(img,'skel',Inf);

% 消除所有具有三个以上连接的像素 pruned_skel = bwmorph(skel,'branchpoints');

% 解释剩余的连接像素为条纹 strips = bwmorph(pruned_skel,'thin',Inf);

% 计算每个条纹的长度 [rows,cols] = size(strips); strip_lengths = zeros(rows,cols); for i = 1:rows for j = 1:cols if strips(i,j) == 1 if i == 1 || j == 1 || i == rows || j == cols strip_lengths(i,j) = 2; else strip_lengths(i,j) = 1; end end end end strip_lengths = bwdist(strips).*strip_lengths;

% 消除所有短于0.483 nm的条纹 strip_lengths(strip_lengths < 0.483) = 0;

% 存储剩余的条纹 remaining_strips = strip_lengths;

% 进行进一步分析 %...

代码解释

读取二进制图像： 使用 imread 函数读取名为 'binary_image.png' 的二进制图像。
骨架化： 使用 bwmorph 函数中的 'skel' 操作对二进制图像进行骨架化，得到所有像素的连通性。
分支点去除： 使用 bwmorph 函数中的 'branchpoints' 操作去除所有具有三个以上连接（分支条纹）的像素。
识别条纹： 使用 bwmorph 函数中的 'thin' 操作对去除分支点的骨架进行细化，将剩余的连接像素解释为条纹。
计算条纹长度： 使用循环遍历每个像素，并根据像素位置和像素大小计算每个条纹的长度。对于对角线像素，长度计算为像素大小的 2 倍。
短条纹过滤： 过滤所有长度小于 0.483 nm 的条纹，并将这些条纹的长度设置为 0。
存储剩余条纹： 将长度大于 0.483 nm 的条纹存储在 remaining_strips 变量中，以便进行进一步分析。

总结

本代码实现了二进制图像的骨架提取和条纹分析，并提供了详细的代码注释和解释。您可以根据需要修改代码参数，例如图像文件名和短条纹长度阈值。