1.一种图像去噪的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据待处理图像的每个像素点的灰度值变化程度，将所述每个像素点分为异质区或同质区的其中一类；

利用非局部均值方法对所述异质区的像素点去噪，得到第一去噪结果，利用低秩矩阵恢复方法对所述同质区的像素点去噪，得到第二去噪结果；

利用图像融合的方法将所述第一去噪结果和所述第二去噪结果融合，得到所述待处理图像的去噪结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待处理图像的每个像素点的灰度值变化程度，将所述每个像素点分为异质区或同质区的其中一类包括：对待处理图像进行去噪预处理后获得预处理图像；

根据所述预处理图像的每个像素点的灰度值变化程度，利用非局部均值的方法，将所述每个像素点分为异质区或同质区的其中一类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行去噪预处理后获得预处理图像包括：根据高斯窗口函数 对待处理图像进行去噪预处理后获得预处理

图像，其中，i和j分别为所述高斯窗口函数的行数和列数，和 分别为所述高斯窗口函数的中心像素点的横坐标和纵坐标，σ为所述高斯窗口函数的标准差。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预处理图像的每个像素点的灰度值变化程度，利用非局部均值的方法，将所述每个像素点分为异质区或同质区的其中一类包括：对于所述预处理图像中的每个像素点，获取以每个所述像素点为中心像素点的图像块，根据公式 计算所述图像块的比值Ci，将所述比值Ci作为所述图像块的最终比值，其中，μi和σi分别为所述图像块的均值和方差；

判断所述最终比值是否大于阈值τ，若是，则判定所述中心像素点属于异质区，若否，则判定所述中心像素点属于同质区，其中，所述阈值τ设置为 σ为所述高斯窗口函数的标准差，η为平滑控制参数， 为标准差，L为所述待处理图像的等效视数，N为所述图像块内像素点的个数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断最终比值是否大于阈值τ之前，还包括：当根据公式 计算所述图像块的比值Ci时，获取所述图像块的相似块并根据公式计算所述相似块的比值Ci1，其中，μi1和σi1分别为所述相似块的均值和方差；

计算所述图像块和所述相似块的比值的均值 将所述均值 作为所述图像块的最终比值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用非局部均值方法对所述异质区的像素点去噪，得到第一去噪结果包括：对于所述异质区中每个像素点i，建立以所述像素点i为中心的搜索窗口和第一邻域窗口Ni，并对所述搜索窗口中的每个像素点j建立以所述像素点j为中心的第二邻域窗口Nj；

根据公式 计算所述像素点j的权重值w(i,j)，所述权重值w(i,j)满足0≤w(i,j)≤1且∑jw(i,j)＝1，其中， 为归一化函数，h为滤波参数，v(Ni)和v(Nj)分别为所述第一邻域窗口Ni和所述第二邻域窗口Nj的强度灰度级向量，a为高斯核的标准偏差且a＞0；

根据公式 计算所述像素点i的加权平均值NL[v](i)，将所述加权平均值NL[v](i)作为所述像素点i的像素灰度值映射到新建的图像中，将所述新建的图像作为所述第一去噪结果，其中，w(i,j)为所述像素点j的权重值，v(j)为所述像素点j的强度灰度级向量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用低秩矩阵恢复方法对所述同质区的像素点去噪，得到第二去噪结果包括：获取所述同质区的数据矩阵D，利用鲁棒性成分分析RPCA的方法求解所述数据矩阵D的低秩矩阵A，根据所述低秩矩阵A构造低秩矩阵恢复模型并获得所述第二去噪结果。

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于所述融合的过程包括：将所述第一去噪结果和所述第二去噪结果加权融合后得到所述待处理图像的去噪结果；

或者，将所述第一去噪结果和所述第二去噪结果进行叠加后得到中间数据，对所述中间数据进行归一化处理后获得值域为[0,255]的所述待处理图像的去噪结果。

9.一种图像去噪的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的图像去噪的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的图像去噪的方法的步骤。