对采集到的干涉条纹进行中值滤、二值化、条纹细化计算条纹间距

处理干涉条纹的过程可以分为以下几个步骤：中值滤波、二值化、条纹细化和计算条纹间距。下面是一个示例的MATLAB源码，用于实现这些步骤：

% 读取干涉条纹图像
I = imread('interferogram.png');

% 中值滤波
I_median = medfilt2(I, [3, 3]);

% 二值化
threshold = graythresh(I_median);
BW = imbinarize(I_median, threshold);

% 条纹细化
BW_skeleton = bwmorph(BW, 'skel', Inf);

% 计算条纹间距
distances = bwdist(~BW_skeleton);

% 显示结果
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(I);
title('原始图像');

subplot(2, 2, 2);
imshow(I_median);
title('中值滤波后');

subplot(2, 2, 3);
imshow(BW);
title('二值化后');

subplot(2, 2, 4);
imshow(distances, []);
colormap jet;
colorbar;
title('条纹间距');

这段代码首先读取了一幅干涉条纹图像，然后进行了中值滤波、二值化和条纹细化处理。最后，计算了条纹间距并显示了处理结果。

如果需要进一步对源码进行说明或扩展，可以根据具体需求进行调整。例如，可以根据实际情况调整中值滤波的参数、二值化的阈值处理、条纹细化的参数等。同时，可以根据具体的条纹特征，对条纹间距的计算方法进行调整和优化。