МЕТОД АДАПТИВНОЇ КОМПЕНСАЦІЇ ЗАВАД У ЗОБРАЖЕННЯХ ІНТРАСКОПІЧНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ НА ОСНОВІ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛІЗУ ТА ФІЛЬТРАЦІЇ ЛОКАЛЬНОГО КОНТРАСТУ

Анотація

Запропоновано новий метод підвищення якості інтраскопічних зображень, який базується на адаптивній компенсації завад шляхом поєднання вейвлет-декомпозиції та фільтрації локального контрасту. Актуальність проблеми обумовлена тим, що сучасні системи медичної візуалізації часто формують зображення з низьким рівнем контрастності, значним рівнем шуму, неоднорідним освітленням та артефактами руху, що ускладнює точну діагностичну інтерпретацію. Постановка задачі виконана як зворотна задача відновлення сигналу. Запропоновано алгоритм побудови фільтраційної послідовності, що передбачає багаторівневу вейвлет-декомпозицію, адаптивну обробку коефіцієнтів деталізації та реконструкцію сигналу з подальшим застосуванням CLAHE, guided filtering та bilateral smoothing. Моделювання та експериментальні дослідження проводилися в середовищі MATLAB R2023a з використанням відкритих медичних баз (Kvasir, HyperKvasir, EndoVis). Результати показали, що метод дозволяє суттєво підвищити значення метрик PSNR та SSIM, знизити NIQE і BRISQUE, а також зберегти текстурну інформативність анатомічних структур. Порівняння з класичними методами (гістограмне вирівнювання, CLAHE, bilateral filtering) підтвердило вищу ефективність запропонованого підходу, що особливо важливо для діагностики в ендоскопії, гастроскопії та стоматологічній інтраскопії. Отримані результати демонструють переваги запропонованого методу над базовими підходами у збереженні текстурної інформації та підвищенні локального контрасту.

Практичне значення роботи полягає у можливості інтеграції методу в системи реального часу для підвищення точності медичних висновків та мінімізації ризику пропуску патологій. Розроблений метод відкриває перспективи використання в клінічній практиці, телемедицині та системах підтримки прийняття рішень.