1.一种雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：对输入的彩色图像中任意像素三通道进行最小值滤波；

对执行最小值滤波后的图像进行两次形态学滤波，获得形态学滤波后的图像；

对形态学滤波后的图像进行天空区域的粗定位，获取子天空图像；

根据获得的所述子天空图像，利用聚类分析的方法获得天空区域；

根据已经获取到的天空区域，计算大气光值。

2.根据权利要求1所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法，其特征在于，所述对执行最小值滤波后的图像进行形态学滤波的步骤具体包括下述步骤：对执行最小值滤波后的图像进行先执行形态开运算再进行形态闭运算处理；

对进行先执行形态开运算再进行形态闭运算处理后的图像进行先执行形态闭运算再进行形态开运算处理。

3.根据权利要求1所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法，其特征在于，所述对形态学滤波后的图像进行天空区域的粗定位，获取子天空图像的步骤具体包括下述步骤：对形态学滤波后的图像进行九宫格分解，获取9个图像子块；

求取各个图像子块的平均灰度值；

对每个图像子块对应的平均灰度值进行不同权重赋值，并求取加权后的灰度平均值的最大值；

对求取到的最大值所对应的图像进行四叉树分割，获得四个子区域图像；

分别计算四个所述子区域图像的灰度均值，并对计算得到的四个所述灰度均值进行排序；

判断排序后的灰度均值最大值与第二大值之间的差值是大于等于预先设置的阈值；

若排序后的灰度均值最大值与第二大值之间的差值大于等于预先设置的阈值，则返回执行所述对求取到的最大值所对应的图像进行四叉树分割的步骤；

若排序后的灰度均值最大值与第二大值之间的差值小于预先设置的阈值，则将灰度均值最大值所对应的子区域图像作为子天空图像。

4.根据权利要求1所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法，其特征在于，所述根据获得的所述子天空图像，利用聚类分析的方法获得天空区域的步骤具体包括下述步骤：对所述子天空图像进行区域扩展，得到扩展后的剪切图像；

在扩展后的剪切图像上查找初始类聚中心点，所述类聚中心点包括最大像素点和最小像素点；

根据扩展后的剪切图像中任意一点分别与所述类聚中心点的距离差，进行区域分类，并获取得到第一类天空区域和第二类天空区域；

分别计算所述第一类天空区域和第二类天空区域的灰度数据平均值；

判断所述第一类天空区域和第二类天空区域对应的灰度数据平均值是否分别与所述最大像素点和最小像素点灰度值相同；

若是，则判定聚类动作结束，并将所述第一类天空区域和第二类天空区域分别作为天空区域和非天空区域；若否，则将计算得到的所述第一类天空区域和第二类天空区域所对应的数据平均值分别作为新的最大像素点和最小像素点，并返回执行所述根据扩展后的剪切图像中任意一点分别与所述类聚中心点的距离差的步骤；

对二值化图像存在的天空区域进行形态学滤波操作。

5.根据权利要求4所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法，其特征在于，所述根据已经获取到的天空区域，计算大气光值的步骤具体包括下述步骤：将形态学滤波操作后的天空区域转换为灰度图像；

将属于所述天空区域的像素值提取出来，并保存；

对提取到的所述天空区域内的所有像素值进行降序排列；

选取所述天空区域中亮度值排在前百分之五数量的像素点的平均灰度值作为所述彩色图像的大气光值。

6.一种雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算系统，其特征在于，所述系统包括：最小值滤波模块，用于对输入的彩色图像中任意像素三通道进行最小值滤波；

形态学滤波模块，用于对执行最小值滤波后的图像进行形态学滤波，获得形态学滤波后的图像；

子天空图像获取模块，用于对形态学滤波后的图像进行天空区域的粗定位，获取子天空图像；

聚类分析模块，用于根据获得的所述子天空图像，利用聚类分析的方法获得天空区域；

大气光值计算模块，用于根据已经获取到的天空区域，计算大气光值。

7.根据权利要求6所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算系统，其特征在于，所述形态学滤波模块具体包括：第一形态运算处理模块，用于对执行最小值滤波后的图像进行先执行形态开运算再进行形态闭运算处理；

第二形态运算处理模块，用于对进行先执行形态开运算再进行形态闭运算处理后的图像进行先执行形态闭运算再进行形态开运算处理。

8.根据权利要求6所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算系统，其特征在于，所述子天空图像获取模块具体包括：九宫格分解模块，用于对形态学滤波后的图像进行九宫格分解，获取9个图像子块；

平均灰度值计算模块，用于求取各个图像子块的平均灰度值；

加权计算模块，用于对每个图像子块对应的平均灰度值进行不同权重赋值，并求取加权后的灰度平均值的最大值；

四叉树分割模块，用于对求取到的最大值所对应的图像进行四叉树分割，获得四个子区域图像；

灰度均值计算排序模块，用于分别计算四个所述子区域图像的灰度均值，并对计算得到的四个所述灰度均值进行排序；

差值判断模块，用于判断排序后的灰度均值最大值与第二大值之间的差值是大于等于预先设置的阈值；

子天空图像确认模块，用于若所述差值判断模块判断排序后的灰度均值最大值与第二大值之间的差值小于预先设置的阈值，则将灰度均值最大值所对应的子区域图像作为子天空图像；

若排序后的灰度均值最大值与第二大值之间的差值大于等于预先设置的阈值，则返回执行所述对求取到的最大值所对应的图像进行四叉树分割的步骤。

9.根据权利要求6所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算系统，其特征在于，所述聚类分析模块具体包括：扩展模块，用于对所述子天空图像进行区域扩展，得到扩展后的剪切图像；

初始聚类中心点查找模块，用于在扩展后的剪切图像上查找初始类聚中心点，所述类聚中心点包括最大像素点和最小像素点；

分类模块，用于根据扩展后的剪切图像中任意一点分别与所述类聚中心点的距离差，进行区域分类，并获取得到第一类天空区域和第二类天空区域；

平均值计算模块，用于分别计算所述第一类天空区域和第二类天空区域的灰度数据平均值；

判断模块，用于判断所述第一类天空区域和第二类天空区域对应的灰度数据平均值是否分别与所述最大像素点和最小像素点灰度值相同；

天空区域确认模块，用于若判定所述第一类天空区域和第二类天空区域对应的灰度数据平均值分别与所述最大像素点和最小像素点灰度值相同，则判定聚类动作结束，并将所述第一类天空区域和第二类天空区域分别作为天空区域和非天空区域；

更新模块，用于若判定所述第一类天空区域和第二类天空区域对应的灰度数据平均值分别与所述最大像素点和最小像素点灰度值不相同，则将计算得到的所述第一类天空区域和第二类天空区域所对应的数据平均值分别作为新的最大像素点和最小像素点，并返回执行所述分类模块根据扩展后的剪切图像中任意一点分别与所述类聚中心点的距离差的步骤；

滤波模块，用于对二值化图像存在的天空区域进行形态学滤波操作。

10.根据权利要求9所述的雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算系统，其特征在于，所述大气光值计算模块具体包括：图像转换模块，用于将形态学滤波操作后的天空区域转换为灰度图像；

像素值提取模块，用于将属于所述天空区域的像素值提取出来，并保存；

像素值排序模块，用于对提取到的所述天空区域内的所有像素值进行降序排列；

像素点选取计算模块，用于选取所述天空区域中亮度值排在前百分之五数量的像素点的平均灰度值作为所述彩色图像的大气光值。