1.一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，包括：

S1、估计眼底图像每个颜色通道的噪声水平；

S2、根据眼底图像估计得到的每个颜色通道的噪声水平将眼底图像各通道分解为结构层图像与噪声层图像；

S3、舍弃各颜色通道的噪声层图像，将各颜色通道的结构层图像分解为基底层图像与细节层图像；

S4、对各颜色通道的基底层图像进行光照矫正；

S5、将各颜色通道的细节层图像与矫正后的基底层图像进行加权融合，得到增强后的眼底图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：将眼底图像估计得到的每个颜色通道的噪声水平作为正则化参数；基于全变分模型分别对每个通道的眼底图像进行分解，获得每个通道分解后的结构层图像和噪声层图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，步骤S3所述将结构层图像分解为基底层图像与细节层图像，具体为：根据设定的正则化参数，基于全变分模型分别对结构层图像的每个颜色通道进行分解，获得每个通道分解后的基底层图像和细节层图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，所述设定的正则化参数取值范围为[0,1]。

5.根据权利要求3所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，步骤S4具体为：利用颜色空间变换，从步骤S3中获得的基底层图像中提取亮度通道图像，并对亮度通道图像进行光照矫正处理，用光照矫正后的亮度通道图像替换原始亮度通道图像，然后反变换到RGB空间，获得光照矫正后的基底层图像。

6.根据权利要求5所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，所述对亮度通道图像进行光照矫正处理的表达式为：其中， Mg为原始亮度通道图像的像素均值，Sg原始亮度通道图像像素的标准差，Lin为从基底层图像中提取的亮度通道图像，Lout为光照矫正后的亮度通道图像。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，步骤S5所述加权融合包括对每个颜色通道设置权重系数，所述各颜色通道权重系数取值范围为[0,∞)。

8.根据权利要求7所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，设置蓝色通道的权重系数为0。

9.根据权利要求1所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，根步骤S1具体为：提取待处理眼底图像的红、绿、蓝三个颜色通道，并对每个颜色通道的图像进行噪声估计，得到反映每个颜色通道全局噪声水平的估计值。

10.根据权利要求9所述的一种基于图像分解的眼底图像增强方法，其特征在于，全局噪声水平的估计值表达式为：其中， c∈{R,G,B}，Ic为待处理图像，(x,y)表示图像像素点坐标，表示卷积运算，W表示图像的宽，H表示图像的高。