基于Matlab的医学图像反光点消除：高光区域识别与反光修复
# 基于Matlab的医学图像反光点消除：简单又实用的方法 #
最近在处理医学图像时，发现一个问题：很多图像上总会有一些反光点，这不仅影响了图像的质量，
还可能干扰后续的分析。于是我决定自己动手解决这个问题，毕竟，图像处理的乐趣就是在于一步步优化
细节。
## 1. 问题描述 ##
医学图像中的反光点通常出现在高亮区域，比如皮肤或者组织表面的反光。这些反光点会让图像看
起来不够真实，甚至掩盖一些细节信息。如何有效地去除这些反光点，同时保留图像的其他部分呢？
## 2. 算法思路 ##
这个问题其实可以通过以下步骤解决：
1. **获取高光区域**：首先，我们需要确定哪些区域是反光点。
2. **比较像素差异**：将反光区域的每个像素与周围“平滑非反光区域”进行对比。
3. **填充和滤波**：对反光区域进行填充，并使用中值滤波器来平滑图像。
听起来很复杂，其实很简单，我们一起来看看代码。
## 3. 代码实现 ##
### 3.1 读取图像 ###
首先，我们需要读取医学图像。这里我用的是MATLAB，读取图像的代码很简单：
```matlab
% 读取图像
img = imread('medical_image.jpg');
% 转换为双精度
img = im2double(img);
```
### 3.2 平滑处理 ###
接下来，对图像进行平滑处理，以获取“平滑非反光区域”的像素值。这里我选择中值滤波器，因为它
对椒盐噪声很有效。
```matlab
% 对每个通道进行中值滤波
filtered = img;
for i = 1:3
