Estou trabalhando com imagens de pele, em reconhecimento de manchas na pele e, devido à presença de ruídos, principalmente pela presença de pelos, esse trabalho se torna mais complicado.

Tenho um exemplo de imagem no qual trabalho na tentativa de destacar apenas a mancha da pele, mas devido ao grande número de cabelos, o algoritmo não é eficaz. Com isso, gostaria que você me ajudasse a desenvolver um algoritmo para remover ou reduzir a quantidade de pêlos, para que eu possa destacar apenas minha área de interesse (ROI), que são os pontos.

Algoritmo usado para destacar manchas na pele:

import numpy as np
import cv2

#Read the image and perform threshold
img = cv2.imread('IMD006.bmp')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.medianBlur(gray,5)
_,thresh = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

#Search for contours and select the biggest one
contours, hierarchy =         cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)

#Create a new mask for the result image
h, w = img.shape[:2]
mask = np.zeros((h, w), np.uint8)

#Draw the contour on the new mask and perform the bitwise operation
cv2.drawContours(mask, [cnt],-1, 255, -1)
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

#Display the result
cv2.imwrite('IMD006.png', res)
#cv2.imshow('img', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Exemplo da imagem usada:

Como lidar com esses ruídos a ponto de melhorar minha região de interesse?