一种基于深度引导的选通图像自适应噪声抑制与细节增强方法

本发明公开了一种基于深度引导的选通图像自适应噪声抑制与细节增强方法，包括：基于深度‑噪声联合物理建模，对原始强度图像和深度图数据进行噪声解耦，生成噪声参数集和深度特征图；利用深度特征图的刚性约束进行时序抖动补偿，通过深度加权插值生成运动校正图像；在频域对运动校正图像实施深度傅里叶系数引导的滤波处理，分离基础层与细节层并抑制噪声；根据深度值划分语义区域并执行差异化增强，生成区域定制化增强图像；基于深度衰减模型进行环境光补偿，输出最终优化图像。本发明能够显著提升图像质量，解决全局增强导致的景深矛盾，并根治环境光残留。