1.一种以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，针对高频噪声图像设置局部熵率函数，然后结合局部熵率函数和高斯空间核设置滤波器对预处理后的高频噪声图像进行滤波除燥。

2.如权利要求1所述的以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、通过双边滤波器对高频噪声图像进行预处理；

S2、定义局部熵率函数，结合高斯空间和局部熵率函数设置高斯熵率滤波器；

S3、将高斯熵率滤波器的输出作为双边范围核的引导输入，构建组合滤波去燥模块；所述双边范围核的尺度大于所述双边滤波器的尺度；

S4、通过组合滤波去燥模块对预处理后的图像进行滤波除燥。

3.如权利要求2所述的以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，步骤S1中的双边滤波器为：其中，Ωp是高频噪声图像中以p点为中心，半径为r的(2r+1)×(2r+1)区域，σ表示区域Ωp的频域带宽，q为区域Ωp中任意一个像素点，q-p为高频噪声图像中像素点p和q之间的二维欧氏距离，Ip和Iq分别为高频噪声图像中像素点p和q的像素值；τ为归一化函数，gr,gσ为高斯空间核和范围核函数。

4.如权利要求3所述的以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，步骤S1具体为：通过双边滤波器计算并更新高频噪声图像中每一个像素点的像素值。

5.如权利要求3所述的以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，步骤S2中，局部熵率函数为：pi＝1/nk，为像素点q出现区域Ωp内所对应其它像素点的概率，nk为像素值整数区间[ak,bk]，ak,bk∈[0,255]。

6.如权利要求5所述的以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，步骤S2中，高斯熵率滤波器为：其中， N为区域Ωp内像素点的数目。

7.如权利要求6所述的以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，步骤S3中，组合滤波去燥模块为：

8.如权利要求7所述的以空间熵率为引导的组合滤波模块去噪方法，其特征在于，步骤S4具体为：通过组合滤波去燥模块计算并更新预处理后图像中每一个像素点的像素值。