1.一种保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，包括：

获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像；

根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度；

根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能；

所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度的步骤包括：获取所述输入图像对应的像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值；

根据所述像素点个数、所述第一像素值以及所述第二像素值，确定所述输出图像对应的全局相似性参数；

所述根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能的步骤包括：根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法对应的评价指标；

根据所述评价指标，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。

2.根据权利要求1所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述获取所述输入图像对应的像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值的步骤之后还包括：根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度。

3.根据权利要求2所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度的步骤包括：根据所述第二像素值，确定所述输出图像中各像素点在x方向上的第一像素梯度以及所述输出图像中各像素点在y方向上的第二像素梯度；

根据所述像素点个数、所述第一像素梯度以及所述第二像素梯度，确定所述输出图像对应的平滑度。

4.根据权利要求1所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度的步骤还包括：根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的相似性得分；

根据所述相似性得分，确定所述输出图像对应的显著边界相似性参数。

5.根据权利要求4所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的相似性得分的步骤包括：根据所述输入图像确定所述输入图像中各像素点对应的边界位置参数，以及根据所述输入图像和所述输出图像确定所述输出图像中各像素点对应的结构相似性参数；

根据所述边界位置参数和所述结构相似性参数，确定所述输出图像对应的相似性得分。

6.根据权利要求5所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述根据所述输入图像和所述输出图像确定所述输出图像中各像素点对应的结构相似性参数的步骤包括：获取所述输入图像中各像素点对应的第一图像块和所述输出图像中各像素点对应的第二图像块，根据所述第一图像块确定所述输入图像中各像素点对应的第一像素平均值和第一像素方差，以及根据所述第二图像块确定所述输出图像中各像素点对应的第二像素平均值和第二像素方差；

根据所述第一像素平均值、所述第一像素方差、所述第二像素平均值以及第二像素方差，确定所述输出图像中各像素点对应的结构相似性参数。

7.一种智能终端，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如权利要求1‑6中任意一项所述的保持边界滤波算法的性能评价方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1‑6中任意一项所述的保持边界滤波算法的性能评价方法的步骤。