1.一种画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于，所述系统包括：

画面解析机构，用于获得当前待去噪画面的各项画面信息，所述当前待去噪画面的各项画面信息包括所述当前待去噪画面的画面分辨率、去噪前信噪比、主要噪声数量以及画面对比度；

内容捕获机构，与所述画面解析机构连接，用于获取所述当前待去噪画面的整体梯度值；

模式选择机构，用于从预先存储的各种滤波模式中为所述当前待去噪画面选择滤波模式以作为当前滤波模式；

网络建立器件，与所述模式选择机构连接，用于为当前滤波模式建立对应的用于执行去噪数据分析的卷积神经网络并作为目标神经网络输出，所述目标神经网络以画面的画面分辨率、去噪前信噪比、主要噪声数量、画面对比度以及整体梯度值作为各项输入数据，并以画面采用当前滤波模式执行滤波后的去噪后信噪比作为单项输出数据；

滤波鉴定器件，与所述网络建立器件连接，用于对当前待去噪画面使用所述目标神经网络以获得当前待去噪画面采用当前滤波模式执行滤波后的去噪后信噪比；

其中，从预先存储的各种滤波模式中为所述当前待去噪画面选择滤波模式以作为当前滤波模式包括：所述预先存储的各种滤波模式包括中值滤波模式、自适应递归滤波模式、统计排序滤波模式、高通滤波模式、低通滤波模式、带通滤波模式以及梯度锐化滤波模式；

其中，获得当前待去噪画面的各项画面信息，所述当前待去噪画面的各项画面信息包括所述当前待去噪画面的画面分辨率、去噪前信噪比、主要噪声数量以及画面对比度包括：所述主要噪声数量为所述当前待去噪画面中对应的噪声幅度大于等于设定幅度阈值的噪声类型的总数；

其中，获取所述当前待去噪画面的整体梯度值包括：获取所述当前待去噪画面中每一个像素点的像素值梯度，并将所述当前待去噪画面中各个像素点分别对应的各个像素值梯度的中间值作为所述当前待去噪画面的整体梯度值。

2.如权利要求1所述的画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于，所述系统还包括：模式存储器件，与所述模式选择机构连接，用于预先存储各种滤波模式以供所述模式选择机构选择。

3.如权利要求1所述的画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于，所述系统还包括：网络学习器件，与所述滤波鉴定器件连接，用于对为当前滤波模式建立的对应的用于执行去噪数据分析的卷积神经网络进行多次学习后，将多次学习后的卷积神经网络发送给所述滤波鉴定器件使用。

4.如权利要求3所述的画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于：

对为当前滤波模式建立的对应的用于执行去噪数据分析的卷积神经网络进行多次学习后包括：学习的次数与当前滤波模式对应的滤波算法复杂度单调正向关联。

5.如权利要求1‑4任一所述的画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于：

对当前待去噪画面使用所述目标神经网络以获得当前待去噪画面采用当前滤波模式执行滤波后的去噪后信噪比包括：以当前待去噪画面的画面分辨率、去噪前信噪比、主要噪声数量、画面对比度以及整体梯度值作为所述目标神经网络各项输入数据，并运行所述目标神经网络以获得当前待去噪画面采用当前滤波模式执行滤波后的去噪后信噪比。

6.如权利要求1‑4任一所述的画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于：

获取所述当前待去噪画面中每一个像素点的像素值梯度，并将所述当前待去噪画面中各个像素点分别对应的各个像素值梯度的中间值作为所述当前待去噪画面的整体梯度值包括：对所述当前待去噪画面中各个像素点分别对应的各个像素值梯度进行数值由小到大的顺序的排序，将中央序号对应的像素值梯度作为所述当前待去噪画面的整体梯度值。

7.如权利要求6所述的画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于：

对所述当前待去噪画面中各个像素点分别对应的各个像素值梯度进行数值由小到大的顺序的排序，将中央序号对应的像素值梯度作为所述当前待去噪画面的整体梯度值包括：当排序获得的序列为偶数序列时，将处于中央位置的两个序号分别对应的两个像素值梯度的均值作为所述当前待去噪画面的整体梯度值。

8.如权利要求1‑4任一所述的画面信息滤波效果鉴定系统，其特征在于：

获取所述当前待去噪画面的整体梯度值包括：获取所述当前待去噪画面中每一个像素点的像素值梯度，并将所述当前待去噪画面中各个像素点分别对应的各个像素值梯度的中间值作为所述当前待去噪画面的整体梯度值包括：针对当前待去噪画面中的每一个像素点，基于其灰度值与其邻域各个像素点分别对应的各个灰度值的算术平均值的差值确定其像素值梯度。