1.基于同质区域分割的双边滤波算法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入图像；

(2)对输入图像进行分割得到A个同质区域，其中，A为正整数；

(3)将其中一个同质区域选为待处理同质区域；

(4)将待处理同质区域中的一个像素选为中心像素s；

(5)在中心像素s周围按高斯滤波标准差δα选取窗口大小为(2δα+1)×(2δα+1)的模板Ns，对模板Ns内的像素进行双边滤波，得到中心像素s的处理像素值Os：其中，

ωs,t表示像素t的权重，s为中心像素，t表示模板Ns内的任意像素，Is表示中心像素s的像素值，It分别表示任意像素t的像素值，δγ表示高斯滤波模糊度， 是s和t的空间距离函数， 是s和t的像素值之差函数；

(6)将待处理同质区域的下一个像素选为新的中心像素s，执行步骤(5)，得到该像素对应的处理像素值；

(7)重复步骤(6)直到待处理同质区域内每个像素均作为中心像素，得到待处理同质区域内每个像素对应的处理像素值；

(8)将下一个同质区域选为新的待处理同质区域，执行步骤(4)～(7)，得到该同质区域内每个像素的处理像素值；

(9)重复步骤(8)直到输入图像内A个同质区域均作为待处理同质区域，得到输入图像内每个像素对应的处理像素值；

(10)将输入图像内每个像素对应的处理像素值输出组合得到输出图像。

2.如权利要求1所述的基于同质区域分割的双边滤波算法，其特征在于：所述步骤(2)采用熵率超像素分割算法对输入图像进行分割。

3.如权利要求1或2所述的基于同质区域分割的双边滤波算法，其特征在于：在所述步骤(2)中，将输入图像进行分割后，还依次对各同质区域内的像素数量进行统计。