1.一种基于边缘检测算法去除蚊式噪声的方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：S100、使用边缘检测算子检测待处理图像，获取待处理图像的边缘信息；

S200、基于待处理图像的边缘信息，依次判断每个像素点是否为边缘像素点、非边缘像素点；

S300、判断所述边缘像素点是否为假边缘像素点；

S400、对每个假边缘像素点及非边缘像素点进行滤波处理；

所述假边缘像素点是孤立的像素点；

其中，所述S400中所述滤波处理为双边滤波处理，且所述S400进一步包括下述步骤：S401、对所述假边缘像素点进行强滤波；在进行强滤波时，滤波参数σr和σs根据下述公式计算：式中：

LH2为强滤波和弱滤波分界阈值；LH3为滤波终止阈值；

a为σs起始设定最小参数值；b为σr起始设定最小参数值；c+a为σs设定最大参数值；d+b为σs设定最大参数值；

GV为滤波窗口内计算该像素与其它像素之间的灰度最大变化即滤波窗口内的灰度差值；其计算式如下：GV＝max|Y(i，j)-Y(i+s，j+t)|式中：

Y(i，j)为当前像素点， M为垂直检测距离，N为水平检测距离；

S402、对所述非边缘像素点进行弱滤波；在进行弱滤波时，滤波参数σr和σs根据下述公式计算；

式中：

LH1为滤波起始阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S300进一步包括下述步骤：S301、对待处理图像的每一个边缘像素点，提取以该边缘像素点为中心取5×5的区域；

S302、在所述区域中，对于所述边缘像素点沿水平对齐方向、垂直对齐方向、以及2对角方向，若任何一个方向上的边缘像素点数目累计小于等于3个，则所述边缘像素点为假边缘像素点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘检测算子为Canny算子。

4.一种基于边缘检测算法去除蚊式噪声的系统，其特征在于，所述系统包括下述模块：检测模块，用于：使用边缘检测算子检测待处理图像，获取待处理图像的边缘信息；

判断边缘模块，用于：基于待处理图像的边缘信息，依次判断每个像素点是否为边缘像素点；

判断真假边缘像素点模块，用于：基于边缘像素点判断所述边缘像素点是否为假边缘像素点；

处理模块，用于：对每个假边缘像素点及非边缘像素点进行滤波处理；

所述假边缘像素点是孤立的像素点；

所述处理模块中所述滤波处理为双边滤波处理，且所述处理模块进一步包括下述单元：强滤波单元，用于：对所述假边缘像素点进行强滤波；在进行强滤波时，滤波参数σr和σs根据下述公式计算：式中：

LH2为强滤波和弱滤波分界阈值；LH3为滤波终止阈值；

a为σs起始设定最小参数值；b为σr起始设定最小参数值；c+a为σs设定最大参数值；d+b为σs设定最大参数值；

GV为滤波窗口内计算该像素与其它像素之间的灰度最大变化即滤波窗口内的灰度差值；其计算式如下：GV＝max|Y(i，j)-Y(i+s，j+t)|式中：

Y(i，j)为当前像素点， M为垂直检测距离，N为水平检测距离；

弱滤波单元，用于：对所述非边缘像素点进行弱滤波；在进行弱滤波时，滤波参数σr和σs根据下述公式计算；

式中：LH1为滤波起始阈值。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述假边缘像素点通过下述单元判断：提取单元，用于：对待处理图像的每一个边缘像素点，提取以该边缘像素点为中心取5×5的区域，并输出给判断单元；

判断单元，用于：在所述区域中，对于所述边缘像素点沿水平对齐方向、垂直对齐方向、以及2对角方向，若任何一个方向上的边缘像素点数目累计小于等于3个，则所述边缘像素点为假边缘像素点。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述边缘检测算子优选Canny算子。