function repaired = repair_blind_region(seg, feature, blind_region, non_blind_region) % 对盲元区域进行修复 % 使用非盲元区域的信息对盲元区域进行修复 repaired = inpaint_nans(seg .* non_blind_region); % 对修复后的图像进行后处理，根据场景特征进行调整 repaired = postprocess_repair(repaired, feature); end里面的postprocess_repair函数代码

由于我不知道 `postprocess_repair` 函数的具体实现，这里我提供一个示例函数作为参考：

function repaired_image = postprocess_repair(image, feature)
    % 根据场景特征进行图像的后处理
    % 实现方法举例：根据场景中物体的亮度和色彩特征对图像进行调整
    object_brightness = get_object_brightness(feature);
    object_color = get_object_color(feature);
    repaired_image = adjust_image(image, object_brightness, object_color);
end

function object_brightness = get_object_brightness(feature)
    % 获取场景中物体的亮度特征
    % 实现方法举例：计算场景中物体的平均亮度值
    object_brightness = mean(feature(:));
end

function object_color = get_object_color(feature)
    % 获取场景中物体的色彩特征
    % 实现方法举例：计算场景中物体的主要颜色
    object_color = get_main_color(feature);
end

function adjusted_image = adjust_image(image, object_brightness, object_color)
    % 根据物体的亮度和色彩特征对图像进行调整
    % 实现方法举例：调整图像亮度和色彩
    adjusted_image = adjust_brightness(image, object_brightness);
    adjusted_image = adjust_color(adjusted_image, object_color);
end

function adjusted_image = adjust_brightness(image, brightness)
    % 调整图像亮度
    % 实现方法举例：将图像的亮度值乘以一个系数，使其符合物体的亮度特征
    adjusted_image = image .* brightness;
end

function adjusted_image = adjust_color(image, color)
    % 调整图像色彩
    % 实现方法举例：将图像的色彩值调整为与物体主要颜色相似的色彩
    adjusted_image = image;
    for i = 1:size(image, 3)
        adjusted_image(:, :, i) = image(:, :, i) .* color(i);
    end
end

以上仅是一个示例函数，实际的 `postprocess_repair` 函数可能具有不同的实现方法和作用。