1.基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，输入雾天图像I，对I进行暗原色先验及Retinex算法处理，得到初步去雾图像J(x,y)；

步骤2，选取最佳分割阈值，将所述初步去雾图像J(x,y)分割为前景区域J1(x,y)和背景区域J2(x,y)；

步骤3，分别计算出所述前景区域J1(x,y)对应的最优分数阶微分阶数值v1和所述背景区域J2(x,y)对应的最优分数阶微分阶数值v2；

步骤4，确定掩模系数和掩模大小，构造分数阶微分算子掩模w(s,t)；

步骤5，分别将所述步骤3得到的分数阶微分阶数值v1和分数阶微分阶数值v2带入w(s,t)，得到掩模w1(s,t)和掩模w2(s,t)，将掩模w1(s,t)和前景区域J1(x,y)的像素点进行卷积运算，将掩模w2(s,t)和背景区域J2(x,y)的像素点进行卷积运算；

步骤6，输出I经图像增强后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤为：步骤1.1，输入雾天图像I，将I从RGB颜色空间转换到YCbcr颜色空间，并提取I的亮度分量图像Y(x,y)，(x,y)表示图像中像素点的位置；

步骤1.2，采用单尺度Retinex算法，计算反射图像R(x,y)：L(x,y)＝F(x,y)*Y(x,y)      (1)其中，F(x,y)为高斯滤波器， δ代表高斯核，“*”表示卷积运算符，L(x,y)代表入射图像；

r(x,y)＝logY(x,y)-logL(x,y)        (2)将r(x,y)从对数域转换到实数域，得到反射图像R(x,y)；

步骤1.3，计算I的场景透射率的近似值

将I的场景透射率近似定义为 将t(x,y)从实数域转化到对数域，得到I的场景透射率的近似值

步骤1.4，计算I在c通道的大气光近似值Ac：

其中，r,g,b为图像的三个颜色通道，c为I中r,g,b的某一个颜色通道，Ω(x)表示以(x,y)为中心的局部区域，Ic(x,y)表示I中r,g,b的某一个颜色通道图像；

步骤1.5，分别计算r,g,b三个颜色通道初步去雾后的图像Jc(x,y)：步骤1.6，将r,g,b三个颜色通道的Jc(x,y)组合为RGB空间上的初步去雾图像J(x,y)。

3.根据权利要求2所述的基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：步骤2.1，设定分割阈值为t，用t将初步去雾图像J(x,y)的像素点分成两个区域：区域A和区域B，区域A由灰度值在[0,t]之间的像素点组成，区域B由灰度值在[t+1,255]之间的像素点组成；

步骤2.2，分别计算区域A的平均灰度uA和区域B的平均灰度uB：其中，i为灰度值，i＝0,1,2,...,255，pi为灰度值为i的像素点出现的概率，pi＝ni/N，ni为灰度值为i的像素点的数量，N为J(x,y)中所有像素点的数量；w0为灰度值在[0,t]之间的像素点在J(x,y)中占的比例， w1为灰度值在[t+1,255]之间的像素点在J(x,y)中占的比例，步骤2.3，计算区域A和区域B的方差：σ2＝w0(uA-uT)2+w1(uB-uT)2，其中uT表示J(x,y)的总平均灰度，步骤2.4，将σ2最大时对应的t值作为最佳分割阈值，用最佳分割阈值将J(x,y)分割为前景区域J1(x,y)和背景区域J2(x,y)。

4.根据权利要求3所述的基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤为：步骤3.1，建立函数

其中， 为Ji(x,y)经过v阶分数阶微分增强后的区域； 为 中灰度值达到255的像素点的集合， 为集合 中元素的个数；Fi(ui)为分段函数，Fi(ui)定义如下：其中，ui为 中像素点的平均灰度；

步骤3.2，求解 分别得到前景区域J1(x,y)对应的最优分数阶微分阶数值v1和背景区域J2(x,y)对应的最优分数阶微分阶数值v2。

5.根据权利要求4所述的基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，所述步骤4具体为：设函数f(x)在区间[0,T]上连续，[0,T]代表自变量x的取值范围，将区间[0,T]作M等份，节点为xm＝T-mh,m＝0,1,2,…,M，m为节点序号，步长为h，则 已知f(x)具有二阶精度的Riesz分数阶导数近似计算公式为：其中， 为Riesz分数阶导数计

算公式的系数，v为微分阶数，Γ为Gamma函数，O(h2)为二阶收敛，由式(9)得到：其中，

对二维数字图像f(x,y)，令h＝1，取式(10)的前四项系数ω0,ω1,ω2,ω3作为分数阶微分算子的初步掩模系数，记为：在x轴正负方向、y轴正负方向、左右对角线

方向共8个方向构成具有各向同性的分数阶微分算子掩模；

引入强度因子g，g∈(0,1)，设置掩模中心系数为 令掩模非中心系数为bi＝gai,i＝1,2,3，b0、b1、b2、b3为掩模系数，确定分数阶微分算子掩模大小为7×7，分数阶微分算子掩模在x,y坐标轴上的半径大小a、b均为3，由掩模系数和掩模半径构造分数阶微分算子掩模w(s,t)，(s,t)代表每个掩模系数的位置。

6.根据权利要求5所述的基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，所述步骤5具体为：将步骤3得到的分数阶微分阶数值v1带入w(s,t)的掩模系数中，得到掩模w1(s,t)，将w1(s,t)和J1(x,y)中像素点进行卷积运算，获得增强后的像素点区域 将步骤3得到的分数阶微分阶数值v2带入w(s,t)的掩模系数中，得到掩模w2(s,t)，将w2(s,t)和J2(x,y)中的像素点进行卷积运算，获得增强后的像素点区域