1.一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，所述基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法还包括步骤s5、根据优化的非局部均值算法进行布里渊增益谱图像处理。
3.根据权利要求1所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，所述步骤s1进一步表示为：
4.根据权利要求1或2所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，采用黑寡妇算法优化平滑参数h的选择过程，选出最优的平滑参数，代入非局部均值算法中，融合形成所述的优化非局部均值算法。
5.根据权利要求1所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，所述步骤s4进一步表示为：
6.根据权利要求5所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，种群更新采用信息交换机制不断更新黑寡妇蜘蛛的平滑参数h值。
7.根据权利要求1或5所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，所述适应度函数根据处理后的布里渊增益谱图像的信噪比和均方根误差评价图像的质量。
8.根据权利要求1所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，所述步骤s3进一步表示为：
9.根据权利要求1所述一种基于非局部均值算法优化的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于，