1.一种智能图像分割及分类方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户输入的原始图像和图像分类数，对所述原始图像进行傅里叶变换得到变换图像，并基于退化函数对所述变换图像进行降噪处理得到降噪图像；

计算所述降噪图像的灰度概率，根据所述灰度概率将所述降噪图像进行编码压缩得到压缩图像；

将所述压缩图像进行线性拉伸、图像增强及区域检测处理得到图像相似度集合；

将所述图像相似度集合进行阈值分割得到原始分割图像集，将所述原始分割图像集映射成无向图集，根据预先构建的目标函数优化所述无向图集得到分割图像集；

提取所述分割图像集内各分割图像的边界特征得到特征集，基于所述特征集和所述图像分类数建立分类概率模型，根据所述分类概率模型对所述分割图像集进行分类并输出所述原始图像的分类结果；

其中，所述傅里叶变换包括：遍历所述原始图像的原始像素点，计算所述原始像素点的二维离散傅里叶变换函数；根据所述二维离散傅里叶变换函数求解所述原始图像的傅里叶逆变换函数；将所述傅里叶逆变换函数的函数值替换所述原始像素点得到所述变换图像；

所述二维离散傅里叶变换函数包括：

所述傅里叶逆变换函数包括：

其中，F(u,v)为所述二维离散傅里叶变换函数，f(x,y)为所述傅里叶逆变换函数，(u,v)为所述原始像素点的坐标，(x,y)为所述傅里叶变换后的像素点坐标， 与分别为变换核和逆变换核，j为预设调节系数，M,N为所述原始图像的图像规格。

2.如权利要求1所述的智能图像分割及分类方法，其特征在于，所述基于退化函数对所述变换图像进行降噪处理得到降噪图像，包括：求解所述变换图像的像素方差和噪声方差；

根据所述退化函数、所述像素方差和所述噪声方差利用下述方法得到降噪图像：其中，t(x’，y’)为所述降噪图像，(x’,y’)为所述降噪图像的像素点，f(x,y)为所述傅2

里叶逆变换函数， 为所述退化函数，δ为所述像素方差， 为所述噪声方差， 为所述傅里叶变换后的原始图像的像素灰度均值。

3.如权利要求1所述的智能图像分割及分类方法，其特征在于，所述预先构建的目标函数为：E(A)＝ρR(A)+B(A)

其中，E(A)为分割图像集，A表示像素集合的二进制向量，ρ为调节参数，R(A)为像素标签，Rp(Ap)表示像素p分配给像素二进制向量A的代价，B(A)表示所述无向图的边界项，Bp,q为像素p,q之间的不连续代价值，Ap表示像素p的区域项，为像素p的区域项与像素q的区域项相同的概率函数。

4.一种智能图像分割及分类装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的智能图像分割及分类程序，所述智能图像分割及分类程序被所述处理器执行时实现如下步骤：接收用户输入的原始图像和图像分类数，对所述原始图像进行傅里叶变换得到变换图像，并基于退化函数对所述变换图像进行降噪处理得到降噪图像；

计算所述降噪图像的灰度概率，根据所述灰度概率将所述降噪图像进行编码压缩得到压缩图像；

将所述压缩图像进行线性拉伸、图像增强及区域检测处理得到图像相似度集合；

将所述图像相似度集合进行阈值分割得到原始分割图像集，将所述原始分割图像集映射成无向图集，根据预先构建的目标函数优化所述无向图集得到分割图像集；

提取所述分割图像集内各分割图像的边界特征得到特征集，基于所述特征集和所述图像分类数建立分类概率模型，根据所述分类概率模型对所述分割图像集进行分类并输出所述原始图像的分类结果；

其中，所述傅里叶变换包括：遍历所述原始图像的原始像素点，计算所述原始像素点的二维离散傅里叶变换函数；根据所述二维离散傅里叶变换函数求解所述原始图像的傅里叶逆变换函数；将所述傅里叶逆变换函数的函数值替换所述原始像素点得到所述变换图像；

所述二维离散傅里叶变换函数包括：

所述傅里叶逆变换函数包括：

其中，F(u,v)为所述二维离散傅里叶变换函数，f(x,y)为所述傅里叶逆变换函数，(u,v)为所述原始像素点的坐标，(x,y)为所述傅里叶变换后的像素点坐标， 与分别为变换核和逆变换核，j为预设调节系数，M,N为所述原始图像的图像规格。

5.如权利要求4中所述的智能图像分割及分类装置，其特征在于，所述基于退化函数对所述变换图像进行降噪处理得到降噪图像，包括：求解所述变换图像的像素方差和噪声方差；

根据所述退化函数、所述像素方差和所述噪声方差利用下述方法得到降噪图像：其中，t(x’，y’)为所述降噪图像，(x’，y’)为所述降噪图像的像素点，f(x,y)为所述傅2

里叶逆变换函数， 为所述退化函数，δ为所述像素方差， 为所述噪声方差， 为所述傅里叶变换后的原始图像的像素灰度均值。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有智能图像分割及分类程序，所述智能图像分割及分类程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至3中任一项所述的智能图像分割及分类方法的步骤。