لا يمكن للتقنيات الحالية المستندة إلى استخلاص الشكل من التركيز (SFF) الحفاظ على حواف العمق والتفاصيل الهيكلية الدقيقة من تسلسل صور ذات تركيز متعدد. علاوةً على ذلك، فإن الضوضاء الموجودة في تسلسل الصور ذات التركيز المتعدد تؤثر سلبًا على دقة الخريطة العميقة. في هذه الورقة، تم اقتراح خوارزمية جديدة لتعزيز العمق في إطار SFF تعتمد على مرشح صورة موجهة ذات أوزان مُعدَّلة تلقائيًا (AWGIF) لمعالجة المشكلات المذكورة أعلاه. يتم تطبيق AWGIF على تحليل خريطة عمق أولية تم تقديرها باستخدام طريقة SFF التقليدية إلى طبقتين: طبقة أساسية وطبقة تفاصيل. ولضمان الحفاظ بدقة على الحواف في الخريطة العميقة المُحسَّنة، تم بناء صورة توجيهية من تسلسل الصور ذات التركيز المتعدد، واستُخدم معامل AWGIF لقمع الضوضاء مع تعزيز التفاصيل الدقيقة في العمق. أظهرت التجارب على كائنات حقيقية وصناعية تفوق الخوارزمية المقترحة من حيث مقاومة الضوضاء، بالإضافة إلى قدرتها الفائقة على الحفاظ على حواف العمق والتفاصيل الهيكلية الدقيقة مقارنة بالطرق الحالية.