从图像中得到每一个像素的辐照度值，并计算每一个像素的反射率，最后将结果保存为反射率影像，并能框选范围计算范围内反射率平均值。马特实验室

这个任务可以通过以下步骤完成：

1. 从图像中读取像素的辐照度值。你可以使用MATLAB中的`imread`函数读取图像，然后使用`double`将图像转换为双精度格式，以便进行后续计算。例如：`img = double(imread('image.png'));`

2. 计算每个像素的反射率。你需要使用你所拥有的反射率计算公式，来计算每个像素的反射率。根据你的反射率计算公式，你需要使用图像中每个像素的辐照度值和其他参数来计算反射率。例如：

   reflectance = (pi * pixel_value) / (incident_light * cos(theta));

这里`pixel_value`是当前像素的辐照度值，`incident_light`是入射光强度，`theta`是入射角度。

3. 保存反射率影像。你可以使用`imwrite`函数将反射率数组保存为图像文件。例如：`imwrite(reflectance, 'reflectance.png');`

4. 计算框选范围内的反射率平均值。你需要确定你想要计算的范围，并使用MATLAB中的`imcrop`函数来裁剪出该范围内的反射率数组。然后，你可以使用`mean`函数计算裁剪数组的平均值。例如：

   selected_area = imcrop(reflectance, [x y width height]);
   avg_reflectance = mean(selected_area(:));

这里`[x y width height]`是你想要框选的区域的左上角坐标和宽度/高度。`selected_area(:)`将数组展开为一维数组，以便使用`mean`函数计算平均值。

希望这些步骤对你有所帮助。