1.一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，包括：获取内燃机缸内炽光信号图像及内燃机缸内第一背景图像，根据炽光信号图像及其第一背景图像获取第二背景图像；

对第二背景图像进行小波变换，得到第二背景图像的小波系数，根据第二背景图像的小波系数获取噪声信号方差；根据噪声信号方差以及第二背景图像中像素点的个数获取中心阈值；

计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性，利用第一背景图像和第二背景图像的结构相似性对中心阈值进行扩展得到多个中心阈值的扩展值；将中心阈值和中心阈值的扩展值作为小波变换的新阈值；

利用每一个新阈值分别对第一背景图像和第二背景图像进行小波变换去噪，计算第一背景图像和第二背景图像在每一个新阈值下进行小波变换去噪后的峰值信噪比；

根据第一背景图像和第二背景图像在每一个新阈值下进行小波去噪后的峰值信噪比计算该新阈值下的联合信噪比；获取所有新阈值对应的联合信噪比，将联合信噪比最大值对应的新阈值作为最优阈值；

利用最优阈值对炽光信号图像进行小波变换去噪，得到去噪后的炽光信号图像；根据去噪后的炽光信号图像对内燃机缸内浓度场进行检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，获取中心阈值的方法为：获取第二背景图像的小波系数中大于中值的所有小波系数，根据大于中值的所有小波系数的均值计算噪声信号方差；

获取第二背景图像中像素点的个数，根据噪声信号方差以及第二背景图像中像素点的个数计算中心阈值，表达式为：其中，表示中心阈值， 表示噪声信号方差，表示第二背景图像中像素点的个数。

3.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性的方法为：分别获取第一背景图像和第二背景图像中像素点的灰度值均值以及灰度值方差；

计算第一背景图像和第二背景图像之间的灰度值协方差；

根据第一背景图像和第二背景图像中像素点的灰度值均值、灰度值方差以及灰度值协方差计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性，表达式为：其中， 表示第一背景图像B和第二背景图像D的结构相似性， 分别表示第一背景图像B和第二背景图像D的灰度均值， 表示第一背景图像B和第二背景图像D协方差， 分别表示第一背景图像B和第二背景图像D的灰度值方差，，为固定值参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，对中心阈值进行扩展得到多个中心阈值的扩展值的方法为：根据第一背景图像和第二背景图像的结构相似性计算中心阈值的扩展步幅；

以中心阈值为中心，以中心阈值的扩展步幅分别对中心阈值左右两侧进行扩展，得到多个扩展值；

根据得到的多个扩展值构建扩展值序列为：

其中，表示扩展值序列，为中心阈值，f为扩展步幅，x为扩展次数，表示第x次扩展。

5.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，计算每个阈值下的联合信噪比的方法为：将每个阈值下第一背景图像的峰值信噪比与第二背景图像的峰值信噪比之和作为每个阈值下的联合信噪比。

6.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，利用最优阈值对炽光信号图像进行小波变换去噪的方法为：对炽光信号图像进行小波变换，获取炽光信号图像的小波系数；

当炽光信号图像的小波系数大于阈值时，将对应小波系数保留；

当炽光信号图像的小波系数小于阈值时，对应小波系数为噪声，将该小波系数去除；

将炽光信号图像的小波系数中所有噪声去除，对去噪后的小波系数进行图像重构，得到去噪后的炽光信号图像。

7.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，根据去噪后的炽光信号图像对内燃机缸内浓度场进行检测的方法为：根据去噪后炽光信号图像中对应的亮度和温度曲线计算内燃机缸内温度场；

将内燃机缸内温度场代入碳烟浓度计算公式，得到内燃机缸内碳烟浓度场。