MATLAB 图像处理：提取并分析条纹长度

本代码演示了如何使用 MATLAB 提取二进制图像中的条纹，并计算其长度。代码还包含了过滤掉短条纹的步骤。

% 读取二进制图像
binaryImage = imread('6.bmp');

% 提取骨架
skeletonImage = bwmorph(binaryImage,'skel',Inf);

% 计算像素长度
pixelLength = 0.1; % 假设像素大小为 0.1nm

% 消除分支条纹
branchPoints = bwmorph(skeletonImage,'branchpoints');
endPoints = bwmorph(skeletonImage,'endpoints');
junctionPoints = branchPoints + endPoints;
junctionPoints = imfill(junctionPoints,'holes');
skeletonImage(junctionPoints) = false;

% 解释为条纹
[labelImage, numLabels] = bwlabel(skeletonImage, 4);
labelSizes = zeros(numLabels,1);
for i = 1:numLabels
    labelSizes(i) = sum(labelImage(:) == i);
end
labelSizes(labelSizes < 3) = 0;
skeletonImage = ismember(labelImage, find(labelSizes));

% 计算条纹长度
labelSizes = labelSizes * pixelLength;
for i = 1:numLabels
    [y,x] = find(labelImage == i);
    distances = pdist2([y(1),x(1)],[y(end),x(end)]);
    if distances > 1 % 对角线像素
        labelSizes(i) = labelSizes(i) * 2;
    end
end

% 删除短条纹
shortLabels = find(labelSizes < 0.483);
skeletonImage(ismember(labelImage,shortLabels)) = false;

% 存储剩余条纹
remainingLabels = find(labelSizes >= 0.483);
remainingImage = ismember(labelImage, remainingLabels);

% 显示结果图像
imshow(remainingImage);

代码解释:

读取二进制图像: 使用 imread 函数读取二进制图像。
提取骨架: 使用 bwmorph 函数提取图像的骨架，'skel',Inf 参数表示提取所有骨架。
计算像素长度: 定义像素长度，这里假设每个像素为 0.1 纳米。
消除分支条纹: 使用 bwmorph 函数识别并消除图像中的分支点和端点。'branchpoints' 和 'endpoints' 参数分别用于识别分支点和端点。
解释为条纹: 使用 bwlabel 函数将连接的像素标记为不同的条纹。4 参数表示使用 4 连接性。
计算条纹长度: 循环遍历每个条纹，使用 pdist2 函数计算其长度。如果条纹包含对角线像素，则将长度乘以 2。
删除短条纹: 使用 find 函数查找长度小于 0.483 纳米的条纹，并将它们从图像中删除。
存储剩余条纹: 使用 find 函数查找长度大于等于 0.483 纳米的条纹，并将它们存储到 remainingImage 变量中。
显示结果图像: 使用 imshow 函数显示结果图像。

注意: 该代码假设输入图像为二进制图像，并且每个像素对应一个点。如果输入图像不是二进制图像，则需要先将其转换为二进制图像。

其他优化建议:

可以使用 improfile 函数交互式选择感兴趣的条纹，并计算其长度。
可以使用 regionprops 函数计算每个条纹的各种属性，例如面积、周长、方向等。
可以使用 bwboundaries 函数获取每个条纹的边界，并使用 plot 函数绘制它们。

希望这个代码示例和解释对您有所帮助。如果您有任何疑问，请随时提问。