1.一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对回转窑火焰图像I利用图像相似性构造加权邻接矩阵W；

S2：根据步骤S1中的邻接矩阵构造W得到图拉普拉斯矩阵L；

S3：对回转窑火焰图像I进行第一级图小波分解并采用切比雪夫多项式逼近得到低频系数和高频系数；

S4：对第一级图小波分解后得到的第一尺度高频系数进行第二级图小波分解，得到第二级分解后的低频和高频系数；

S5：对第二级图小波分解后得到的第一尺度高频系数进行第三级图小波分解，得到第三级分解后的低频和高频系数；

S6：对步骤S4和步骤S5中得到的低频系数进行非局部均值滤波处理；

S7：整合三级图小波分解后得到的低频系数，进行图小波逆变换得到去噪后的回转窑火焰图像。

2.根据权利要求1所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S1中，具体步骤为：将回转窑火焰图像I的信号转化成无向连通和加权图信号G＝{V,ε,W}，设V是一组顶点，ε是一组边，W是加权邻接矩阵，W的维度是Q×Q，其中Q＝m×n，回转窑火焰图像I为m×n维；设以像素点i为中心的图像块像素值为 以像素点j为中心的图像块像素值为 维度为n×n，n为正整数；设图像块i的中心像素点的横纵坐标为li，图像块j的中心像素点的横纵坐标为lj；设控制图像块相似度的影响指标为η，控制整体相似度的缩放指标为θ，距离参数为k的关于图像块xi的最近k邻居为dist(i,j)≤k，由阈值高斯核权重函数定义像素点i和像素点j之间的边缘权重，则邻接矩阵Wi,j为：

3.根据权利要求2所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S2中，具体步骤为：设式(1)中构造的邻接矩阵Wi,j为W，邻接矩阵W对应的度矩阵为D，利用构造的邻接矩阵Wi,j构造拉普拉斯矩阵L为：L:＝D‑W                         (2)，度矩阵D的对角元素是邻接矩阵W对应的行和为：

4.根据权利要求3所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S3中，具体步骤为：对回转窑火焰图像I进行第一级图小波分解并通过切比雪夫多项式逼近2

得到小波的系数矩阵A，维度为Q×(J+1)，图小波分解的尺度数为J，系数矩阵A的第一列为低频系数，其余J列分别为对应尺度的高频系数。

5.根据权利要求4所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S4中，具体步骤为：将第一级图小波分解得到的第一尺度高频系数 构建成m×n维度的图像矩阵，然后对该图像进行第二级图小波分解得到第二级图小波变换的系数矩阵B，2

维度为Q×(J+1)，图小波分解的尺度数为J，系数矩阵B的第一列为低频系数，其余J列分别为对应尺度的高频系数。

6.根据权利要求5所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S5中，具体步骤为：将第二级图小波分解得到的第一尺度高频系数 构建成m×n维度的图像矩阵，然后对该图像进行第三级图小波分解得到第三级图小波变换的系数矩阵C，2

维度为Q×(J+1)，图小波分解的尺度数为J，系数矩阵C的第一列为低频系数，其余J列分别为对应尺度的高频系数。

7.根据权利要求6所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S6中，具体步骤为：

S61：将第二级图小波分解得到的低频系数 和第三级图小波分解得到的低频系数 分别重构成m×n维度的矩阵 和S62：对矩阵 和 进行非局部均值滤波：在小波系数矩阵和 中选取一个点i，以选取点i为中心，建立D×D的噪声搜索框Z，在选择的搜索框内取d×d大小的邻域框，邻域窗口在搜索窗口内滑动；设以像素点i为中心的邻域框中所有小波系数组成的邻域向量为vi，以像素点j为中心的邻域框中所有小波系数组成的邻域向量为vj，平滑参数为h，则则通过计算两个邻域窗口间的相似程度得到点j对点i的权重值Ui,j为：

8.根据权利要求7所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S7中，具体步骤为：

S71：将步骤S6得到的经过非局部均值滤波后的系数矩阵维度重构，得到与切比雪夫多项式逼近维度相一致的系数向量 和S72：重构由三级图小波分解得到的三个低频系数：Y[1]＝A[1]                       (5)，Y[2]＝Bnlm[1]                     (6)，Y[3]＝Cnlm[1]                     (7)，得到系数矩阵

设算子矩阵为G，对图小波系数Y做逆变换得到去噪后的回转窑火焰图像P为：* *

(GG)P＝GY                     (9)。

9.一种计算机存储介质，其特征在于：其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行如权利要求1至权利要求8中任意一项所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法。