1.一种基于均值滤波的关联成像的去噪方法，其特征在于，所述去噪方法的步骤主要包括如下：步骤一，根据物体的大小，利用计算机产生所需要的哈德玛散斑图案；

步骤二，选取均值滤波的模版，对已经生成的散斑进行坐标位置移动，得到包含均值滤波信息的散斑图案，称为移动散斑图案，并将移动散斑图案加载到数字微镜阵列上；

步骤三，光源照射到数字微镜阵列，经过数字微镜阵列的调制，可获得关联成像所需的移动哈德玛散斑；将这些移动哈德玛散斑依次照射到待测物体上，通过透射或反射，利用桶探测器接收从待测物体上获取的光信号，得到每个哈德玛散斑的桶探测器数值；

步骤四，将所有的哈德玛散斑的桶探测器数值进行累加，得到总的桶探测器数值，以总的桶探测器数值和未移动的哈德玛散斑图案进行二阶关联，恢复被测物体的像；

其中，步骤一中所述哈德玛散斑图案为Sk(xi,yj)，k表示第k个哈德玛散斑，(xi,yj)表示坐标位置；

所述均值滤波的模版为3*3的均值滤波的模版，产生9个所述移动散斑图案，且所述9个移动散斑图案的关系为：其中 为第k个哈德玛散斑图案的第m个移动图案；

在步骤四中，所述待测物体的像为：

其中，Bk为所有哈德玛散斑的移动散斑照射

到待测物体上总的桶探测器数值，Sk(xi,yj)是第k个哈德玛散斑图案，<·>为对集合取统计平均。

2.根据权利要求1所述的基于均值滤波的关联成像的去噪方法，其特征在于，步骤三中所述桶探测器数值为：其中，R(xi,yj)表示待测物体信息分布。

3.根据权利要求1所述的基于均值滤波的关联成像的去噪方法，其特征在于，在步骤四中所述总的桶探测器数值为：其中Sk(xi,yj)为第k个哈德玛散斑图案，R(xi,yj)为待测物体，R(xi,yj+1)为待测物体在y方向向下移一位，R(xi,yj‑1)为待测物体在y方向向上移一位，R(xi‑1,yj)为待测物体在x方向向右移一位，R(xi+1,yj)为待测物体在x方向向左移一位，R(xi+1,yj+1)为待测物体在西南方向移一位，R(xi‑1,yj‑1)为待测物体在东北方向移一位，R(xi+1,yj‑1)为待测物体在西北方向移一位，R(xi‑1,yj+1)为待测物体在东南方向移一位。

4.根据权利要求1所述的基于均值滤波的关联成像的去噪方法，其特征在于，步骤四还包括：利用透镜汇聚透射或反射待测物体后产生的光信号，然后由所述桶探测器接收。

5.根据权利要求4所述的基于均值滤波的关联成像的去噪方法，其特征在于：所述桶探测器为无空间分辨能力的桶探测器。