1.彩色图像混合噪声的去除方法，其特征在于，具体按照以下步骤进行：步骤S1、脉冲噪声处理阶段，检测待处理像素xi,j是否含脉冲噪声，不含脉冲噪声原样输出，含脉冲噪声则进行脉冲噪声去噪，得到脉冲噪声滤波的图像；

步骤S2、对步骤S1得到的脉冲噪声滤波的图像进行高斯噪声处理，即由步骤S1得到的脉冲噪声滤波的图像中取图块并进行相似块匹配分组得到第一图组，随后三维块变换处理并进行硬阈值滤波，依次进行逆三维变换、逐块估计、聚合，得到基本估计的图像，基本估计的图像取图块并进行相似块匹配分组，得到第二图组，随后结合第二图组和第一图组依次进行三维块变换、维纳滤波、逆三维变换、逐块估计、聚合，即得到最终估计的图像；

所述步骤S1具体按照以下步骤进行：步骤S11、检测待处理像素点xi,j是否含脉冲噪声；

在彩色图像上选取N1×N1检测窗口，N1×N1为检测窗口内像素点的个数，Kp为以待处理像素点xi,j为中心的方向算子，其中，p∈(1,2,3,4)，xi,j为第i行第j列的待处理像素点，Kp的定义如下所示：

将待处理像素点xi,j在四个方向进行色差判断，K1方向的色差d1为：其中，k表示待处理像素点xi,j所在通道，k是R通道、G通道、B通道中的任意一种；xi,j(k)表示待处理像素点xi,j在k通道的像素值， 表示第i行第 列待处理像素点在k通道的像素值，xi,j‑1(k)表示第i行第j‑1列待处理像素点xi,j‑1在k通道的像素值，xi,j+1(k)表示第i行第j+1列待处理像素点xi,j+1在k通道的像素值， 表示第i行第 列待处理像素点 在k通道的像素值；

K2方向的色差d2为：

；

其中， 表示第 行第j列待处理像素点 在k通道的像素值，xi‑1,j(k)表示第i‑1行第j列待处理像素点xi‑1,j在k通道的像素值，xi+1,j(k)表示第i+1行第j列的待处理像素点xi+1,j在k通道的像素值， 表示第 行第j列的待处理像素点在k通道的像素值；

K3方向的色差d3为：

；

其中， 表示第 行第 列的待处理像素点 在k通道的像素值，xi‑1,j‑1(k)表示第i‑1行第j‑1列的待处理像素点xi‑1,j‑1在k通道的像素值，xi+1,j+1(k)表示第i+1行第j+1列的待处理像素点xi+1,j+1在k通道的像素值， 表示第行第 列的待处理像素点 在k通道的像素值；

K4方向的色差d4为：

；

其中， 表示第 行第 列的待处理像素点 在k通道的像素值，xi+1,j‑1(k)表示第i+1行第j‑1列的待处理像素点xi+1,j‑1在k通道的像素值，xi‑1,j+1(k)表示第i‑1行第j+1列的待处理像素点xi‑1,j+1在k通道的像素值， 表示第行第 列的待处理像素点 在k通道的像素值；

计算得到N1×N1检测窗口内四个方向的色差后将其排序，找出最小色差dmin与阈值T进行比较；

若dmin>T，则待处理像素点xi,j含脉冲噪声；若dmin≤T，则待处理像素点xi,j不含脉冲噪声；

步骤S12、根据步骤S11的待处理像素点xi,j是否含脉冲噪声的结果进行处理；

(1)若待处理像素点xi,j含脉冲噪声，则对待处理像素点xi,j进行脉冲噪声去噪并采用矢量中值滤波处理，具体按照以下步骤进行：以待处理像素点xi,j为中心取N2×N2滤波窗口，N2×N2为滤波窗口内像素点的个数，将滤波窗口内像素点在RGB颜色空间内表示为一组矢量集合V，V包含N2×N2个矢量v1,1表示滤波窗口内第一行第一列的像素点在RGB颜色空间内的矢量形式，计算窗口内每个像素点与其他像素点间的矢量距离和S，Si,j表示待处理像素点xi,j与其他像素点的距离之和；对所有S排序，得到最小值Smin，Smin所对应的矢量即为滤波窗口下矢量中值滤波输出结果vVMF；依次对含脉冲噪声的像素点进行矢量中值滤波处理，得到脉冲噪声滤波的图像；

(2)若待处理像素点xi,j不含脉冲噪声，则原样输出，得到脉冲噪声滤波的图像。

2.根据权利要求1所述的彩色图像混合噪声的去除方法，其特征在于，所述步骤S2具体按照以下步骤进行：

步骤S21、在由步骤S1得到的脉冲噪声滤波的图像中取图块R，使用块匹配群组把所有与R相似的图块和R组成一个图组，依次操作最终将整个图像中所有相似的图块进行块匹配分组，得到若干个由相似图块组成的第一图组；

步骤S22、第一图组进行三维块变换处理，利用硬阈值滤波减弱图像噪声，然后对硬阈值滤波后的结果进行逆三维变换；

步骤S23、对于逆三维变换后进行逐块估计，同一个相似块会出现多个估计值，结合图块R和与R相似的图块的相似度对所有估计值进行加权平均，聚合得到二维图块的估值，即得到基本估计的图像；

步骤S24、对基本估计的图像中按照步骤S21得到若干个由相似图块组成的第二图组，并结合步骤S21中的第一图组；

步骤S25、将第二图组和第一图组进行三维块变换，随后使用维纳滤波进行能量谱系数收缩，将维纳滤波后的第二图组和第一图组进行逆三维变换，对于逆三维变换后进行逐块估计，逆三维变换会在第一图组和第二图组的同一位置会出现多个估计值，将所有估计值并进行加权平均，聚合得到最终估计的图像。

3.根据权利要求2所述的彩色图像混合噪声的去除方法，其特征在于，所述步骤S21块匹配群组采用K均值聚类方法。

4.根据权利要求2所述的彩色图像混合噪声的去除方法，其特征在于，所述步骤S22三维块变换处理采用离散余弦变换处理方法。