1.基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，包括：获取原始杯状细胞图像并进行预处理；对预处理后的原始杯状细胞图像进行非病理学区域消除，得到病理学杯状细胞图像；读取病理学杯状细胞图像的三通道色彩信息，并对其进行直方图均衡化，得到病理学杯状细胞图像的彩色图像；基于病理学杯状细胞图像的彩色图像，采用训练好的基于卷积的杯状细胞语义分割模型中进行杯状细胞的语义分割；其中，所述基于卷积的杯状细胞语义分割模型包括依次连接的输入层、三个编码层、三个解码层、通道映射层以及输出层；在三个编码层两两之间分别设置一个下采样层，在三个解码层两两之间分别设置一个上采样层。2.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，所述获取原始杯状细胞图像并进行预处理，包括：初始化输入共聚焦显微内镜原始杯状细胞数据集；利用共聚焦显微内镜截取原始杯状细胞数据集中的杯状细胞图像，得到原始杯状细胞图像；对原始杯状细胞图像进行标注，标注出杯状细胞图像中的病变细胞区域；基于标注后的原始杯状细胞图像进行旋转、位移以及加噪声的样本增强变换处理，得到预处理后的原始杯状细胞图像。3.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，所述对预处理后的原始杯状细胞图像进行非病理学区域消除，得到病理学杯状细胞图像，包括：读取预处理后的原始杯状细胞中的图像信息和关注区域图像；通过关注区域图像删除预处理后的原始杯状细胞中的图像信息中的非病理学区域信息，公式如下：其中，Sz为预处理后的原始杯状细胞中的图像信息，Lz为关注区域图像，x为像素对应的纵坐标，y为对应像素的横坐标。4.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，所述读取病理学杯状细胞图像的三通道色彩信息，并对其进行直方图均衡化，得到病理学杯状细胞图像的彩色图像，包括：(a)获取离散的像素数为n的病理学杯状细胞图像的三通道色彩图像{I}，nr表示红色分量(0≤L<256)出现的次数，红色分量为r的像素的出现概率是(c)定义积累分布函数Pr，(d)构建O＝T(I)的变换；(e)将O的累计概率函数在范围值域内进行线性变换cdfO(r)＝rK；

(f)对函数K进行逆分布变换，cdfO(r)＝cdfO(rT(k))＝cdfr(K)；(g)将直方图映射回最初的阈，O′＝(max{I}‑min{I})+min{I}；(h)分别对红色分量与蓝色分量进行(a)‑(g)的直方图均衡化；直方图均衡化后的色彩信息作为图像特征，得到病理学杯状细胞图像的彩色图像。5.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，所述输入层的作用是接收病理学杯状细胞图像的彩色图像；所述编码层的作用是提取病理学杯状细胞图像的彩色图像的图像信息，捕获图像的深层信息；所述解码层的作用是基于病理学杯状细胞图像的彩色图像的深层信息还原病理学杯状细胞图像的彩色图像，获取图像的表层信息。6.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，所述下采样层设置在两个编码层之间的作用是为了加强图像之间的依赖，捕获图像的深层信息；所述上采样层设置在两个解码层之间的作用是还原图像，用于捕获图像的表层信息；所述通道映射层的作用是将图像像素级的分类特征还原至图像的通道特征信息，并将通道特征还原成概率信息传输给输出层，输出层以最终输出像素级的分类结果。7.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，所述基于卷积的杯状细胞语义分割模型还包括全连接层，所述全连接层的作用是为了将浅层信息与深层信息进行连接以传递图像特征，将表层信息传递至深层信息。8.基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割系统，其特征在于，包括：杯状细胞图像采集模块，被配置为获取原始杯状细胞图像并进行预处理；非病理学区域消除模块，被配置为对预处理后的原始杯状细胞图像进行非病理学区域消除，得到病理学杯状细胞图像；杯状细胞图像处理模块，被配置为读取病理学杯状细胞图像的三通道色彩信息，并对其进行直方图均衡化，得到病理学杯状细胞图像的彩色图像；杯状细胞语义分割模块，被配置为基于病理学杯状细胞图像的彩色图像，采用训练好的基于卷积的杯状细胞语义分割模型中进行杯状细胞的语义分割；其中，所述基于卷积的杯状细胞语义分割模型包括依次连接的输入层、三个编码层、三个解码层、通道映射层以及输出层；在三个编码层两两之间分别设置一个下采样层，在三个解码层两两之间分别设置一个上采样层。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法中的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑7中任一项所述的基于卷积神经网络的杯状细胞语义分割方法中的步骤。