1.一种地震数据非局部均值去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入待检测地震数据，并获取待检测地震数据中的待检测数据点；

S2：计算待检测数据点与邻域数据点的振幅差，通过设置振幅阈值，计算待检测数据点的SUSAN面积；

S3：利用待检测数据点的SUSAN面积计算待检测数据点的边缘响应；

S4：重复步骤S1～S3，计算待检测地震数据中所有数据点的边缘响应，得到待检测地震数据的边缘响应；

S5：划分待检测地震数据中的优化区域和常规区域；

S6：采用非局部均值去噪方法对常规区域进行去噪处理；

S7：计算优化区域内数据点的相似度，进行优化去噪。

2.根据权利要求1所述地震数据非局部均值去噪方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：设置伪圆形模板；

利用伪圆形模板计算待检测数据点与邻域数据点的振幅差A；

A＝A(r0)-A(r)；

其中，r0、r分别为待检测数据点和邻域数据点的坐标，A()为振幅值；

确定待检测数据点与邻域数据点的相似度：其中，t1为预设的振幅阈值，c(r0,r)＝1表示待检测数据点与邻域数据点相似，c(r0,r)＝0表示待检测数据点与邻域数据点非相似；

计算待检测数据点的SUSAN面积n(r0)：

3.根据权利要求2所述地震数据非局部均值去噪方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：定义SUSAN面积阈值g＝t2nmax；

其中，t2为比例系数，nmax为37；

计算待检测数据点的边缘响应R(r0)：

4.根据权利要求3所述地震数据非局部均值去噪方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：对待检测地震数据的边缘响应进行平滑处理；

根据平滑后的边缘响应数据中的最大值确定阈值比例系数t3，对待检测地震数据进行区域划分：其中，S(r0)为1的坐标集为优化区域，S(r0)为0的坐标集为常规区域，R为所有待检测点的边缘响应的集合。

5.根据权利要求4所述地震数据非局部均值去噪方法，其特征在于，所述步骤S7具体包括：定义在有界区域I内的含噪声数据体d(i)，其中i∈I，假设含噪声数据体由有效数据s(i)和噪声数据n(i)叠加构成：d(i)＝s(i)+n(i)；

对任意位置i的数据点进行去噪，去噪后的数据 可表示为：式中，ω(i,j)为分别以目标点位置i和其他任意位置j为中心的局部数据体之间的相似性系数，且满足0≤ω(i,j)≤1， Z(i)为规则化因子，h为常数参数，D2(i,j)为高斯加权欧几里得距离的平方项，即式中， 表示高斯加权欧几里得距离的

平方，a为高斯函数的标准差；{Nk}k∈I为邻域系统，L为邻域系统内坐标的集合，l为邻域系统内任一点的坐标，Ga代表标准差为a的高斯函数；

设置窗口，对窗口内的数据进行相似性系数的计算，并采用非局部均值去噪方法去噪。