MATLAB 条纹长度分析：从二进制图像到结果提取

本文将详细介绍使用 MATLAB 进行条纹长度分析的步骤。从二进制图像骨架化到去除分支条纹，以及计算和过滤条纹长度，逐步解释代码并展示最终结果。

1. 读取二进制图像:

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

2. 骨架化:

% 骨架化
skeleton_image = bwmorph(binary_image, 'skel', Inf);

3. 消除分支条纹:

% 消除分支条纹
branchless_image = bwmorph(skeleton_image, 'branchpoints');

4. 设置像素长度:

% 获取像素长度
pixel_size = 0.1; % 假设分辨率为10 nm/pixel
diagonal_factor = sqrt(2); % 对角线像素长度因子为sqrt(2)

5. 初始化条纹长度变量:

% 初始化条纹长度变量
stripe_lengths = [];

6. 遍历每个像素，计算条纹长度并过滤:

% 遍历每个像素
for i = 1:size(branchless_image, 1)
    for j = 1:size(branchless_image, 2)
        % 如果像素是连通的
        if branchless_image(i, j)
            % 获取连通区域
            connected_region = bwselect(branchless_image, j, i, 8);
            % 计算像素数和长度
            pixel_count = sum(connected_region(:));
            if ismember(i+j, [3, 4, 5])
                pixel_length = 2 * pixel_size;
            else
                pixel_length = pixel_size;
            end
            stripe_length = pixel_count * pixel_length;
            % 如果条纹长度大于0.483 nm，则保存
            if stripe_length > 0.483
                stripe_lengths(end+1) = stripe_length;
            end
            % 标记已经计算过的像素
            branchless_image(connected_region) = 0;
        end
    end
end

7. 显示最终处理后的图像和条纹数量:

% 显示最终处理后的图像和条纹数量
figure();
imshow(binary_image);
title('Original Binary Image');

figure();
imshow(skeleton_image);
title('Skeletonized Image');

figure();
imshow(branchless_image);
title('Branchless Image');

fprintf('Number of Stripes: %d\n', length(stripe_lengths));

代码解释:

代码首先读取二进制图像，并进行骨架化操作，将图像简化为单像素宽度的线条。
然后，使用 bwmorph 函数去除分支条纹，只保留主干部分。
接着，定义了像素大小和对角线像素长度因子。
循环遍历每个像素，判断是否为连通像素。
如果是，则计算连通区域的像素数和长度，并根据长度过滤掉短于 0.483 nm 的条纹。
最后，显示原始图像、骨架图像、最终处理后的图像以及条纹数量。

总结:

通过以上步骤，成功使用 MATLAB 完成了条纹长度分析。该方法能够有效地从二进制图像中提取条纹信息，并过滤掉不符合条件的条纹，为后续分析提供有效数据。

应用:

该方法可以用于分析各种类型的条纹图像，例如纳米材料、生物图像等。例如，可以使用该方法分析纳米线长度分布，或分析细胞骨架中微管的长度。