如何利用MATLAB对Zygo干涉仪采集的干涉图像进行数字化处理，包括图像增强、二值化、细化、骨架修复和级次标定？请提供详细的步骤和代码示例。

对于希望掌握干涉图像数字化处理技术的研究者而言，了解如何应用MATLAB软件进行干涉图像的分析和处理是至关重要的。《Zygo干涉仪下干涉图像的数字化处理与分析》一文，详细介绍了从干涉图像采集到波面分析的全过程，是您深入理解该技术的宝贵资源。要利用MATLAB处理Zygo干涉仪采集的图像，需要遵循以下步骤：

参考资源链接：[Zygo干涉仪下干涉图像的数字化处理与分析](https://wenku.csdn.net/doc/80aq41uwop?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 图像采集：首先使用Zygo干涉仪采集干涉图像，确保图像数据的准确性和质量。

2. 图像预处理：在MATLAB中，使用imfilter函数进行图像滤波，去除图像噪声，然后使用imadjust函数进行图像增强，提升图像对比度，最后用imsharpen函数对图像进行锐化，突出条纹特征。

3. 图像二值化：使用imbinarize函数将预处理后的图像转换为二值图像。这一步骤有助于简化图像处理流程，便于后续的图像分析。

4. 图像细化：利用图像细化算法（如MATLAB中的bwmorph函数）来减少图像中的二值对象的宽度到单个像素，以便更精确地表示条纹中心。

5. 骨架修复：使用骨架修复技术（MATLAB中的bwmorph函数可选）来进一步优化条纹中心线的表示，确保分析的准确性。

6. 干涉级次标定：通过确定每条干涉条纹对应的波前级次，对细化和修复后的骨架进行标定，确保波前分析的正确性。

7. 波面分析：通过收集的干涉图像数据，使用算法重建波前，分析波面形状。

以上步骤需结合MATLAB编程和图像处理技术，具体实现可能涉及多种函数和工具箱的综合运用。请参考《Zygo干涉仪下干涉图像的数字化处理与分析》获取更深入的理论和实践指导，以及MATLAB官方文档，以完善您的图像处理技术。

参考资源链接：[Zygo干涉仪下干涉图像的数字化处理与分析](https://wenku.csdn.net/doc/80aq41uwop?spm=1055.2569.3001.10343)