如何利用MATLAB完成图像的平滑、锐化、边缘提取，并计算图像中细胞的平均半径？请提供具体的编程步骤和代码示例。

为了解决图像处理及细胞平均半径计算的问题，建议您阅读《图像处理与细胞半径测量MATLAB实现教程》。该教程详细介绍了如何通过MATLAB实现图像的平滑、锐化、边缘提取以及细胞半径的计算，是完成此类项目的理想参考资料。

参考资源链接：[图像处理与细胞半径测量MATLAB实现教程](https://wenku.csdn.net/doc/4rhffwwkv4?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中进行图像平滑处理，通常使用内置函数如`imfilter`，`imgaussfilt`或`medfilt2`来进行均值滤波、高斯滤波和中值滤波。例如，使用高斯滤波平滑图像可以有效地去除噪声，代码片段如下：

    I光滑 = imgaussfilt(I, sigma); % I为原始图像，sigma为高斯核的标准差

图像锐化的实现可以通过增强图像中的高频分量来完成，如使用拉普拉斯算子进行锐化操作，代码示例为：

    I锐化 = imfilter(I, fspecial('laplacian', alpha), 'replicate');

对于边缘提取，MATLAB提供了多种内置函数，如`edge`函数可以用来检测Sobel、Canny等边缘，示例代码如下：

    BW = edge(I, 'Canny');

最后，计算细胞的平均半径，需要先对图像进行分割，然后测量分割后细胞区域的几何特性，进而计算半径。这通常可以通过图像分析函数实现，代码片段如下：

    [labeledImage, num] = bwlabel(BW); % 标记连通区域
    stats = regionprops(labeledImage, 'Area', 'Perimeter');

之后，基于区域属性计算每个细胞的半径。

为了进一步深入理解图像处理技术以及如何将这些技术应用于细胞半径的测量，阅读上述教程将助您一臂之力。教程中的项目代码和概念解释将指导您完成整个项目设计，从图像预处理到最终结果的呈现。此外，如果您希望在学习完毕后能够对更多高级图像处理技术有所了解，教程中的内容和示例代码也将是您宝贵的资源。

参考资源链接：[图像处理与细胞半径测量MATLAB实现教程](https://wenku.csdn.net/doc/4rhffwwkv4?spm=1055.2569.3001.10343)