1.一种基于频域去卷积的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取单帧样本宽场图像；

设置点扩散函数；

分别对宽场图像和点扩散函数进行傅里叶变换，得到频域分布图像和光学传递函数；

计算频域分布图像中各频域分量的信噪比；

根据所述光学传递函数和各频域分量的信噪比构建噪声抑制模板；

根据光学传递函数和噪声抑制模板，对频域分布图像进行去卷积运算得到去卷积后的频域图像；

将去卷积后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到最终图像。

2.根据权利要求1所述的基于频域去卷积的图像处理方法，其特征在于，使用二维高斯分布模型描述点扩散函数，由模型的标准差参数决定点扩散函数的大小。

3.根据权利要求1所述的基于频域去卷积的图像处理方法，其特征在于，计算频域分布图像中各频域分量的信噪比包括：计算频域分布图像中指定边缘区域的平均值，得到噪声信号的频域幅值，其中指定边缘区域指频域分布图像中与所述频域分布图像的中心点之间的距离大于预设值的区域；

根据所述噪声信号的频域幅值，计算频域分布图像中各频域分量的信噪比。

4.根据权利要求3所述的基于频域去卷积的图像处理方法，其特征在于，所述预设值为(a+b)/4，其中a和b分别为所述频域分布图像的长度和宽度。

5.根据权利要求4所述的基于频域去卷积的图像处理方法，其特征在于，根据所述噪声信号的频域幅值，计算频域分布图像中各频域分量的信噪比具体为：其中， 为频域分布图像 在(u,v)位置的值，N为噪声信号的频域幅值，SNR(u,v)为频域分布图像 在(u,v)位置的信噪比。

6.根据权利要求5所述的基于频域去卷积的图像处理方法，其特征在于，根据所述光学传递函数和各频域分量的信噪比构建噪声抑制模板具体为：其中，OTF2(u,v)为光学传递函数在(u,v)位置的值，k为预先设置的值，λ为预先设置的值，P(u,v)表示在(u,v)位置对应的噪声抑制模板。

7.根据权利要求6所述的基于频域去卷积的图像处理方法，其特征在于，根据点扩散函数和噪声抑制模块，对频域分布图像进行去卷积运算得到去卷积后的频域图像具体为：其中， 去卷积后的频域图像 在(u,v)位置的值。

8.一种基于频域去卷积的图像处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取单帧样本宽场图像；

设置模块，用于设置点扩散函数；

傅里叶变换模块，用于分别对宽场图像和点扩散函数进行傅里叶变换，分别得到频域分布图像和光学传递函数；

计算模块，用于计算频域分布图像中各频域分量的信噪比；

构建模块，用于根据所述光学传递函数和各频域分量的信噪比构建噪声抑制模板；

去卷积模块，用于根据光学传递函数和噪声抑制模板，对频域分布图像进行去卷积运算得到去卷积后的频域图像；

逆傅里叶变换模块，用于将去卷积后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到最终图像。

9.一种基于频域去卷积的图像处理装置，其特征在于，包括：处理器；

存储器，用于存储计算机可读程序；

当所述计算机可读程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1‑7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，包括：处理器；

存储器，用于存储计算机可读程序；

当所述计算机可读程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1‑7任一项所述的方法。