技术特征：
1.一种基于自适应块通道拉伸的图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：1)从互联网上获取训练图像数据集，基于训练图像数据集,统计学习图像块离散度特征的自适应阈值；2)进入图像选取模式，选择需处理的图像，并进行颜色空间变换和预处理，获得待增强图像；3)根据所述待增强图像和所述图像块离散度特征的自适应阈值，为待增强图像的每个像素自动选择自适应处理的邻域图像块尺寸阈值；4)基于所述待增强图像的每个像素对应的邻域图像块尺寸阈值，对待增强图像运行基于通道拉伸的图像增强方法；5)将增强后的图像进行颜色空间反变换，并将数据传送至输出单元。2.如权利要求1所述基于自适应块通道拉伸的图像增强方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述的图像块离散度特征的自适应阈值通过图像数据库训练获得。通过互联网收集两类图像形成图像数据库：第一类是正常图像，无雾化并且正确曝光；第二类是问题图像，包括雾化图像和曝光不足的图像。所有图像转为灰度图像后进行如下统计学习步骤，学习雾化和曝光不足图像数据中图像块离散度特征的自适应阈值σ。1.1)计算正常图像的图像块离散度特征的统计直方图。该直方图统计图像数据库中所有无雾化和正确曝光的正常图像每个像素对应的邻域图像块内离散度特征值。依据正常图像的直方图分布特点，确定直方图中离散度特征值σw。若图像块离散度特征大于所述离散度特征值σw，则表明图像块内各像素的灰度值分散度高、具有显著对比，否则表明图像块内各像素的灰度值均匀、分散度低、无显著对比。1.2)计算问题图像的图像块离散度特征的统计直方图。该直方图统计图像数据库中所有雾化或者曝光不足的问题图像每个像素对应的邻域图像块内离散度特征值。1.3)分别计算正常图像和问题图像的图像块离散度特征的累积直方图。1.4)在正常图像的图像块离散度特征的累积直方图上获取如1.1)所述离散度特征值σw对应的累积百分比θw。在问题图像的图像块离散度特征的累积直方图获取累积百分比θw对应的离散度特征值σ。离散度特征值σ即图像块离散度特征的自适应阈值。当图像块的离散度特征大于自适应阈值σ，则表明图像块内各像素的灰度值分散度高、具有显著对比，可使用基于图像块通道拉伸的图像增强方法对像素进行增强。3.如权利要求1所述基于自适应块通道拉伸的图像增强方法，其特征在于，所述图像块离散度特征是表征图像块内各像素灰度值对比程度的图像特征，图像块离散度特征值大则表明图像块内各像素灰度值分散度高、具有显著对比，否则表明图像块内各像素灰度值均匀、分散度低、对比不显著。图像块离散度特征的一种计算公式为图像块内像素灰度值的标准差，即图像块离散度特征的另一种计算公式为图像块内像素灰度值的平均差，即其中ω是图像块所在区域，M为图像块包含的像素个数，为图像块内所有像素灰度值的平均值。4.如权利要求1所述基于自适应块通道拉伸的图像增强方法，其特征在于，所述步骤2)中，所述颜色空间变换和预处理具体为：对图像Irgb采集所使用的RGB三原色颜色空间进行变换，获得一个灰度分量Igray以及两个色彩分量Iu和Iv，对灰度分量Igray进行去除噪声的低通滤波预处理，预处理后的灰度分量Igray以及色彩分量Iu和Iv构成待增强图像Iyuv。5.如权利要求1所述基于自适应块通道拉伸的图像增强方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括以下步骤：3.1)构造图像块离散度特征金字塔：针对待增强图像Iyuv的灰度分量Igray构造自下而上的图像块离散度特征金字塔。金字塔各层由当前层对应尺寸的图像块离散度特征值构成，金字塔第1层计算尺寸为1×1的图像块，金字塔第2层计算尺寸为2×2的图像块，金字塔第3层计算尺寸为4×4的图像块，以此类推，金字塔第n层计算尺寸为2n-1×2n-1的图像块。金字塔各层的计算公式为Ln(p)＝f(ω(p))，其中f(ω)是计算离散度特征的函数，ω(p)是灰度分量Igray中以像素(px×2n-1+2n-2,py×2n-1+2n-2)为中心、以2n-1为大小的方形区域，n的取值范围是[1，N，N为金字塔的层数。3.2)构造邻域图像块尺寸阈值图Iwinsize：针对待增强图像的每个像素p，遍历上述离散度特征金字塔，为像素p选择大于图像块离散度特征自适应阈值σ的金字塔层级t，即根据所得金字塔层级t计算像素p对应的图像块尺寸阈值，公式为Iwinsize(p)＝2t-1。6.如权利要求1所述基于自适应块通道拉伸的图像增强方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括以下步骤：4.1)构造阴影通道图像Ilow：根据邻域图像块尺寸阈值图Iwinsize，为每个图像像素p计算邻域图像块阴影值；邻域图像块阴影值的计算是，以像素p为中心，以Iwinsize(p)为图像块尺寸的图像区域内，原图像Irgb所有像素的RGB三通道数值的最小值，公式为其中ω(p)是以像素p为中心以Iwinsize(p)为大小的方形区域；4.2)构造高光通道图像Ihigh：根据邻域图像块尺寸阈值图Iwinsize，为每个图像像素p计算邻域图像块高光值；邻域图像块高光值的计算是，以像素p为中心，以Iwinsize(p)为图像块尺寸的图像区域内，原图像Irgb所有像素的RGB三通道数值的最大值，公式为其中ω(p)是以像素p为中心以Iwinsize(p)为大小的方形区域；4.3)对上述所获阴影图像和高光图像进行保边低通滤波，平滑数值，获得平滑后的阴影图像和高光图像4.4)使用平滑后的阴影图像和高光图像对灰度分量Igray的每个像素进行增强变换，改变整个灰度图像的对比度，变换公式为：对两个色彩分量Iu和Iv进行线性变换，提高图像的饱和度，变换公式为：和Iven(p)=Iv(p)/(I‾high(p)-I‾low(p)).]]>7.如权利要求1所述基于自适应块通道拉伸的图像增强方法，其特征在于，所述步骤5)具体为：对上述步骤获得的增强后的三个图像分量和进行颜色空间反变换获得增强后的RGB空间的彩色图像，该彩色图像可作为最终结果单独输出，也可作为其他图像处理过程的先验。