1.一种加权核范数最小化的水下计算鬼成像系统，其特征在于，包括：数字微反射镜DMD，所述数字微反射镜的表面与竖直方向的夹角为第一角度；

可调光源，所述可调光源的光轴与竖直方向的夹角为第二角度，且所述可调光源经过所述数字微反射镜DMD的表面的反射光束与水平方向平行；

第一会聚透镜，安装在所述可调光源的前方，用于将所述可调光源的光束会聚到所述数字微反射镜DMD的表面；

投影透镜，安装在所述数字微反射镜DMD的前方，用于将所述反射光束投射到目标物上；

第二会聚透镜，用于采集从目标物反射回来的光；

光强探测器，处于所述第二会聚透镜的焦点处；

计算机，所述计算机分别与所述数字微反射镜DMD和所述光强探测器连接，用于通过加权核范数最小化图像去噪方法增强目标物图像质量。

2.根据权利要求1所述的加权核范数最小化的水下计算鬼成像系统，其特征在于，所述第一角度和所述第二角度均等于30°。

3.根据权利要求1所述的加权核范数最小化的水下计算鬼成像系统，其特征在于，所述可调光源设有调节其亮度的调节模块。

4.一种加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法，其特征在于，包括：加载哈达玛Hadamard图案序列；

利用数字微反射镜DMD调制可调光源，产生目标物反射光强度序列，得到光强信息序列；

将所述哈达玛Hadamard图案序列和所述光强信息序列进行关联计算，得到目标物图像；

利用加权核范数最小化图像去噪方法增强目标物图像的质量及分辨率，得到去除噪声的目标物图像。

5.根据权利要求4所述的加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法，其特征在于，在所述加载哈达玛Hadamard图案序列之前，还包括：采用4连通域优化方法生成包含M个哈达玛Hadamard图案的序列，记为S＝[S1(x,y),S2(x,y),...,Sm(x,y),...,SM(x,y)]，(x,y)表示像素坐标，m＝1,2,...,M，M表示Hadamard图案个数；

将生成的Hadamard图案序列S存储到硬盘。

6.根据权利要求5所述的加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法，其特征在于，所述加载哈达玛Hadamard图案序列，包括：从硬盘中读取Hadamard图案序列S，并依次加载到数字微反射镜DMD上。

7.根据权利要求6所述的加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法，其特征在于，所述利用数字微反射镜DMD调制可调光源，产生目标物反射光强度序列，得到光强信息序列，包括：利用计算机控制数字微反射镜DMD和光强探测器，使两者同步工作，数字微反射镜DMD每加载一张Hadamard图案Sm＝Sm(x,y)，光强探测器记录对应的光强度值，记为Dm；

经过M次Hadamard图案加载后，得到光强信息序列D＝[D1,D2,...,Dm,...,DM]。

8.根据权利要求7所述的加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法，其特征在于，所述将所述哈达玛Hadamard图案序列和所述光强信息序列进行关联计算，得到目标物图像，包括：采用如下公式进行关联计算：目标物图像 式中

9.根据权利要求8所述的加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法，其特征在于，所述利用加权核范数最小化图像去噪方法增强目标物图像的质量及分辨率，得到去除噪声的目标物图像，包括：利用得到的目标物图像G，建立噪声数学模型：G＝X+N，式中G表示有噪声的目标物图像，X表示无噪声的目标物图像，N表示噪声；

建立加权核范数最小化数学模型： 式中

是矩阵Xk的加权核范数，ω＝[ω1,ω2,...,ωK]为矩阵Xk中第k个奇异值对应的权重向量，0≤ωk，k＝1,2,...,K，K表示目标物图像G中图像块的总个数， 为图像的噪声方差，目标物图像G中图像块是利用块匹配算法，按从左到右、从上到下的顺序依次分解，式中ωk的表达式为： 0＜c，c是一个常数，ε＝10-6，σk(Xk)的表达式为： 式中σk(Xk)为Xk的第k个奇异值，σk(Yk)为Y的第k个奇异值；

对图像块Gk进行随机奇异值分解可得：(U,Λ,V)＝rsvd(Gk)，式中rsvd()表示随机奇异值分解函数；

计算出参数ωk，σk(Xk)，U，Λ，V后，可得到第k个块的无噪声图像估计值式中Sω()为软阈值函数，Sω(Λ)ii＝max(Λii-ω,0)表示权重向量ω的广义软阈值算子，Λ为对角矩阵，Λii为对角矩阵元素；

将得到的 按照图像块分解顺序进行聚合，重建出矩阵 得到去噪后的目标物图像。