La cápsula de endoscopia inalámbrica (WCE) se ha convertido en una herramienta importante para la exploración gastrointestinal debido a su naturaleza no invasiva y la mínima incomodidad para el paciente. Sin embargo, la calidad de las imágenes de WCE a menudo se ve limitada por la iluminación incorporada y el entorno gastrointestinal complejo, especialmente en la región llena de vellosidades intestinales delgadas. Además, la morfología de estas vellosidades suele servir como un indicador crucial para enfermedades relacionadas. Para abordar esto, proponemos un método novedoso para mejorar la claridad de las vellosidades intestinales delgadas en las imágenes de WCE. Nuestro método utiliza un filtro guiado para separar los componentes de baja y alta frecuencia de las imágenes de WCE. Los factores de ganancia de iluminación se calculan a partir de los componentes de baja frecuencia, mientras que los factores de ganancia de gradiente se derivan de convoluciones laplacianas en diferentes regiones. Estos factores mejoran los componentes de alta frecuencia, combinados con la imagen original. Este enfoque mejora los detalles de los bordes al tiempo que suprime el ruido y evita el exceso de borde, proporcionando imágenes más claras para el diagnóstico. Los resultados experimentales muestran que nuestro método propuesto logró un aumento del 45.47% en PSNR en comparación con algoritmos de mejora clásicos, una mejora del 12.63% en IRMLE en relación con las imágenes originales y una reducción del 31.84% en NIQE con respecto a las imágenes originales.