대비 왜곡된 의료 이미지에 대한 최적 퍼지 강화 시스템

대비 향상은 임상 진단 및 환자의 건강 상태 관찰을 위한 의료 영상 기술에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 의료 이미지는 가시성이 좋지 않거나 대비가 낮은 등 다양한 열화 현상으로 인해 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 질병의 자동 진단에서 중요한 도전 과제가 됩니다. 이 기사는 의료 이미지의 불균형 강도 수준을 조정하여 대조를 크게 향상시키는 개선된 퍼지 변환 모델을 개발합니다. 제안된 최적 퍼지 강화 시스템(OFIS)은 입력 이미지의 분할된 강도 수준을 확장하여 전체 동적 범위를 활용합니다. 퍼지 확장 프로세스는 처리된 이미지의 진단 세부 사항을 풍부하게 할 수 있습니다. 나방 불꽃 최적화가 통합되어 감마 매개변수를 최적화하여 어두운 영역의 지역 대비를 조정하여 선명한 가시성을 개선합니다. 벤치마크 데이터 세트에 대한 실험에서는 제안된 방법이 기존 방법에 비해 의료 이미지의 이상 세부 사항의 대비와 가시성을 향상시키는 데 우수한 성능을 보인다는 결과가 나타났습니다.