1.一种遥感图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取拍摄的遥感图像上的参考块，并通过块匹配的方式找到参考块对应的相似块集合，对相似块集合中不同相似块的同一位置的所有像素点进行硬阈值滤波，并对硬阈值滤波后相似块集合中每个相似块进行软阈值滤波，在所有参考块的相似度集合都滤波后，经过聚集得到初步估计图像；

获取初步估计图像上的参考块，并通过块匹配的方式找到参考块在初步估计图像上的相似块集合以及在遥感图像上的相似块集合，根据所述初步估计图像上的相似块集合计算得到每个位置的权重，利用所述权重对遥感图像上的相似块集合中所述权重对应位置处的像素点的频域进行加权后进行逆变换，根据逆变换的遥感图像上的相似块集合得到去噪后的遥感图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对硬阈值滤波后相似块集合中每个相似块进行软阈值滤波，具体为：获取硬阈值滤波时采用的硬阈值；

对硬阈值滤波后的相似块集合，提取每个相似块的梯度信息；

获取基础软阈值和硬阈值，根据梯度信息、基础软阈值和硬阈值得到每个相似块对应的调整后的软阈值；

采用所述软阈值对每个相似块进行滤波。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据梯度信息、基础软阈值和硬阈值得到每个相似块对应的调整后的软阈值，具体为：计算硬阈值和基础软阈值的差值，并根据相似块的所述梯度信息得到权重；

利用所述权重对所述差值进行加权，将加权结果和基础软阈值的总和作为相似块对应的调整后的软阈值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初步估计图像上的相似块集合计算得到每个位置的权重，具体为：对于参考块上的每个位置，获取在所述初步估计图像上的相似块集合中每个相似块在所述位置处的像素点构成的像素点集合，根据所述位置处的像素点集合得到在所述位置处的权重；

计算相似块中每个位置的局部梯度，并计算所有相似块中同一个位置的局部梯度的平均值，基于所述局部梯度的平均值得到调整权重；

将同一个位置处的权重和调整权重的乘积作为所述位置的权重。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述权重对遥感图像上的相似块集合中所述权重对应位置处的像素点的频域进行加权后进行逆变换，具体为：获取所述遥感图像上的相似块集合中权重对应位置构成的像素点集合；

对像素点集合进行变换，并将变换结果和权重相乘，对相乘后的结果进行逆变换。

6.一种遥感图像去噪系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：初步估计模块，用于获取拍摄的遥感图像上的参考块，并通过块匹配的方式找到参考块对应的相似块集合，对相似块集合中不同相似块的同一位置的所有像素点进行硬阈值滤波，并对硬阈值滤波后相似块集合中每个相似块进行软阈值滤波，在所有参考块的相似度集合都滤波后，经过聚集得到初步估计图像；

最终估计模块，用于获取初步估计图像上的参考块，并通过块匹配的方式找到参考块在初步估计图像上的相似块集合以及在遥感图像上的相似块集合，根据所述初步估计图像上的相似块集合计算得到每个位置的权重，利用所述权重对遥感图像上的相似块集合中所述权重对应位置处的像素点的频域进行加权后进行逆变换，根据逆变换的遥感图像上的相似块集合得到去噪后的遥感图像。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述对硬阈值滤波后相似块集合中每个相似块进行软阈值滤波，具体为：获取硬阈值滤波时采用的硬阈值；

对硬阈值滤波后的相似块集合，提取每个相似块的梯度信息；

获取基础软阈值和硬阈值，根据梯度信息、基础软阈值和硬阈值得到每个相似块对应的调整后的软阈值；

采用所述软阈值对每个相似块进行滤波。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述根据梯度信息、基础软阈值和硬阈值得到每个相似块对应的调整后的软阈值，具体为：计算硬阈值和基础软阈值的差值，并根据相似块的所述梯度信息得到权重；

利用所述权重对所述差值进行加权，将加权结果和基础软阈值的总和作为相似块对应的调整后的软阈值。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述根据所述初步估计图像上的相似块集合计算得到每个位置的权重，具体为：对于参考块上的每个位置，获取在所述初步估计图像上的相似块集合中每个相似块在所述位置处的像素点构成的像素点集合，根据所述位置处的像素点集合得到在所述位置处的权重；

计算相似块中每个位置的局部梯度，并计算所有相似块中同一个位置的局部梯度的平均值，基于所述局部梯度的平均值得到调整权重；

将同一个位置处的权重和调整权重的乘积作为所述位置的权重；

基于每个相似块的权重和参考块上每个位置的权重得到每个相似块上每个位置的权重。

10.一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时，实现如权利要求1‑5任一项所述的方法。