使用matlab统计SEM图像中的粒径分布

在MATLAB中，可以通过以下步骤来统计SEM图像中的粒径分布：

1. 读取SEM图像并将其转换为灰度图像。

2. 将图像进行二值化处理，将颗粒区域转换为白色，背景区域转换为黑色。

3. 对二值化后的图像进行形态学处理，如开运算或闭运算，以去除噪声和连接颗粒。

4. 使用区域填充算法或连通组件分析算法来检测和分割出每个颗粒。

5. 计算每个颗粒的面积或直径，并将它们存储在一个数组中。

6. 绘制粒径分布直方图，计算平均粒径、标准偏差和模式值等统计参数。

下面是一个示例代码，可以用于SEM图像的粒径分布统计：

% 读取SEM图像并转换为灰度图像
im = imread('SEM_image.jpg');
im_gray = rgb2gray(im);

% 二值化图像
im_bw = imbinarize(im_gray);

% 形态学处理
se = strel('disk', 2);
im_open = imopen(im_bw, se);

% 检测和分割颗粒
bw_label = bwlabel(im_open, 8);
stats = regionprops('table', bw_label, 'Area', 'Centroid');

% 计算粒径并存储到数组中
diameters = sqrt(stats.Area * 4 / pi);

% 绘制粒径分布直方图
histogram(diameters, 'BinWidth', 5);
xlabel('Diameter (nm)');
ylabel('Count');

% 计算统计参数
mean_diameter = mean(diameters);
std_diameter = std(diameters);
mode_diameter = mode(diameters);

请注意，以上代码仅为示例，具体的图像处理方法可能需要根据实际情况进行调整和优化。