В данной статье рассмотрены проблемы, возникающие при цифровой обработке изображений внутренних органов человека, полученных методом видеоэндоскопии, а также пути их устранения. Несмотря на широкое применение видеоэндоскопических изображений в медицине, в диагностике и хирургии, их качество может снижаться из-за таких факторов, как недостаточное освещение, шумы, геометрические искажения и изменение цветового баланса. Кроме того, биологическое разнообразие человеческого организма и патологические различия проявления заболеваний негативно влияют на точность моделей искусственного интеллекта. В статье обоснована актуальность использования современных алгоритмических подходов, включая технологии глубокого обучения, для повышения качества изображений и эффективности диагностики.

В данном исследовании проанализированы основные базы изображений, используемые в таких областях, как медицина, география, сельское хозяйство и биометрические технологии. В частности, рассмотрены базы данных LIDC-IDRI, OASIS, Landsat, Sentinel-2, Google Earth Engine, PlantVillagc, UAV-bascd crop monitoring datasets, LFW и CASIA-WebFace. В работе обсуждаются исследования и разработки, осуществленные с использованием указанных баз.