1.一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取待识别的患者伤口灰度图像；根据患者伤口灰度图像中每个像素点的灰度值和R通道值，确定每个像素点属于伤口区域的概率；根据概率筛选出各个待滤波像素点；

将以待滤波像素点作为中心构建的预设尺寸的窗口区域作为待滤波窗口；根据各个待滤波窗口内每个像素点的灰度值，分析待滤波窗口与其本身以外的其他各个待滤波窗口之间的相似性，确定各个待滤波窗口对应的各相似窗口；

对于任意一个待滤波窗口，根据待滤波窗口对应的各相似窗口内每个像素点属于伤口区域的概率和灰度值，确定各相似窗口的伤口表现程度；根据伤口表现程度、各相似窗口内每个像素点的位置以及各个待滤波像素点的位置，确定各相似窗口的伤口重叠程度；

根据待滤波窗口与其对应的各相似窗口之间的距离、各相似窗口的伤口表现程度和伤口重叠程度、待滤波窗口与其对应的各相似窗口之间的相似性，确定各相似窗口对应像素灰度的权重；

根据各相似窗口对应像素灰度的权重和各相似窗口内每个像素点的灰度值进行加权均值计算，确定待滤波窗口内中心位置处的待滤波像素点对应的更新后的灰度值；

确定各个待滤波窗口内中心位置处的待滤波像素点对应的更新后的灰度值，获得新的患者伤口灰度图像；对新的患者伤口灰度图像进行伤口识别；

根据待滤波窗口对应的各相似窗口内每个像素点属于伤口区域的概率和灰度值，确定各相似窗口的伤口表现程度，包括：对于待滤波窗口对应的任意一个相似窗口，计算相似窗口内所有像素点属于伤口区域的概率的平均值为第一伤口表现因子；确定相似窗口内面积最大的低灰度区域为目标灰度区域，将目标灰度区域面积与相似窗口面积的比值作为第二伤口表现因子；计算第一伤口表现因子和第二伤口表现因子的乘积作为相似窗口的伤口表现程度；

根据伤口表现程度、各相似窗口内每个像素点的位置以及各个待滤波像素点的位置，确定各相似窗口的伤口重叠程度，包括：对于待滤波窗口对应的任意一个相似窗口，确定相似窗口内所有像素点的位置集合与所有待滤波像素点的位置集合之间的交集和并集，将交集内元素个数与并集内元素个数的比值作为初始伤口重叠程度；计算相似窗口的初始伤口重叠程度与伤口表现程度的乘积，作为对应的相似窗口的伤口重叠程度。

2.根据权利要求1所述的一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，根据患者伤口灰度图像中每个像素点的灰度值和R通道值，确定每个像素点属于伤口区域的概率，包括：确定患者伤口灰度图像中各个低灰度区域，进而获得面积最大的低灰度区域，所述低灰度区域中每个像素点的灰度值均小于预设灰度值；对于患者伤口灰度图像中任意一个像素点，将像素点的R通道值与灰度值的比值作为第一概率因子，将像素点与面积最大的低灰度区域之间的距离的反比例值作为第二概率因子；计算第一概率因子和第二概率因子的乘积，将两个概率因子乘积的归一化值作为对应的像素点属于伤口区域的概率。

3.根据权利要求2所述的一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，根据各个待滤波窗口内每个像素点的灰度值，分析待滤波窗口与其本身以外的其他各个待滤波窗口之间的相似性，确定各个待滤波窗口对应的各相似窗口，包括：根据各个待滤波窗口内每个像素点的灰度值，计算各个待滤波窗口的灰度均值为第一相似因子；确定各个待滤波窗口内灰度值小于预设灰度值的像素点个数为第二相似因子；

对于任意一个待滤波窗口，根据待滤波窗口与其对应的各候选相似窗口的第一相似因子、第二相似因子之间的差异，确定待滤波窗口与其对应的各候选相似窗口之间的相似程度；其中，所述候选相似窗口是指患者伤口灰度图像中除待滤波窗口本身以外的其他待滤波窗口；

设置相似阈值，将相似程度大于相似阈值的候选相似窗口作为对应的待滤波窗口的相似窗口，获得待滤波窗口对应的各相似窗口。

4.根据权利要求3所述的一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，所述待滤波窗口与其对应的各候选相似窗口之间的相似程度的计算公式为：；式中， 为待滤波窗口与其对应的第a个候选相

似窗口之间的相似程度，norm为线性归一化函数，S为待滤波窗口的第二相似因子， 为待滤波窗口对应的第a个候选相似窗口的第二相似因子，为待滤波窗口的第一相似因子，为待滤波窗口对应的第a个候选相似窗口的第一相似因子，为求绝对值符号。

5.根据权利要求3所述的一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，所述各相似窗口对应像素灰度的权重的计算公式为：；式中， 为待滤波窗口的第j个相似窗口对应像素

灰度的权重，为待滤波窗口与其对应的第j个相似窗口之间的距离，为待滤波窗口的第j个相似窗口的伤口重叠程度，P为待滤波窗口的伤口表现程度，为待滤波窗口的第j个相似窗口的伤口表现程度， 为待滤波窗口与其对应的第j个相似窗口之间的相似程度，为求绝对值符号，norm为线性归一化函数。

6.根据权利要求1所述的一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，根据各相似窗口对应像素灰度的权重和各相似窗口内每个像素点的灰度值进行加权均值计算，确定待滤波窗口内中心位置处的待滤波像素点对应的更新后的灰度值，包括：根据各相似窗口内每个像素点的灰度值计算各相似窗口的平均灰度值；根据各相似窗口对应像素灰度的权重和各相似窗口的平均灰度值，计算各相似窗口的平均灰度值与其对应权重的乘积，作为第一乘积；将待滤波窗口对应的所有相似窗口的第一乘积的平均值，作为待滤波窗口内中心位置处的待滤波像素点对应的更新后的灰度值。

7.根据权利要求1所述的一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，对新的患者伤口灰度图像进行伤口识别，包括：利用阈值分割算法，对新的患者伤口灰度图像进行图像处理，获得待识别的伤口区域。

8.根据权利要求1所述的一种用于外科护理的患者伤口智能识别系统，其特征在于，根据概率筛选出各个待滤波像素点，包括：将概率大于预设概率阈值的像素点作为待滤波像素点，获得各个待滤波像素点。