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基于数学形态学的细胞图像分割的任务书
任务描述：
细胞图像分割是医学图像处理和分析中的重要任务之一。本项目旨在通过数学形态学方法实现细胞图像分割任务。任务要求开发一个程序，能够读入一张细胞图像，实现基于数学形态学的图像分割，并将分割后得到的细胞图像输出。
具体任务包括：
1.理解数学形态学的基本理论和方法，了解形态学操作对图像分割的作用；
2.研究细胞图像的特点，确定适合的形态学操作；
3.实现数学形态学中的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作，并选择合适的操作序列进行图像分割；
4.设计图像特征提取方法，对细胞图像进行预处理；
5.对预处理后的图像进行形态学操作，实现图像分割；
6.对分割后的图像进行后处理，去除噪声，填充空洞等操作；
7.输出分割后的细胞图像，进行评估和优化。
要求：
1.语言选择不限，但必须包含数学形态学相关包和图像处理库；
2.代码必须具有一定的可读性和可维护性；
3.能够处理多种细胞图像，输出较为准确的分割结果；
4.评估结果需要包括准确率、召回率和F1值等评估指标，并进行比较分析和优化。
参考文献：
[1]李仲夏,徐卫仁.细胞图像分割:方法与应用[J].数字通信世界,2008(7):60-63.
[2]林梦琳,吕红艳,许仕林.基于数学形态学的细胞图像分割研究[J].信息与电脑(学术版),2013(3):167-170.
[3]王玉梅,齐善明,李晓丹.基于数学形态学的细胞图像分割研究综述[J].计算机应用,2011,31(2):406-408,440.