1.一种根据影像亮度特征的补偿因子均衡模型的构建方法，包括影像亮度趋势预测、建立亮度补偿、提取补偿因子模型，其特征在于具体步骤体现为：影像亮度趋势预测中，根据影像亮度特征建立影像亮度预测模型，预测影像灰度值大小变化趋势；建立亮度补偿模型中，通过设定期望值与有效行灰度数据做商得到补偿值，使用拟合方法建立亮度补偿模型；提取亮度因子中，结合影像图幅宽度，在亮度补偿模型中，提取亮度补偿因子，将亮度补偿因子与影像原始灰度值做积；影像亮度趋势预测包括：(1)使用差分技术提取出行灰度数据，组成有效行灰度数据；(2)根据加权均值公式，计算各列的灰度平均值；(3)将各列平均灰度值数据按所处位置进行排列组成一行数列，分析影像特征与变化趋势；建立亮度补偿包括：(1)根据影像亮度预测模型的灰度活动区间，设定适当的期望值；(2)将期望值与影像亮度预测模型中的灰度数据做商，求出影像亮度预测模型的补偿值；(3)使用拟合法将各补偿值进行拟合，拟合出亮度补偿模型的函数表达式；提取补偿因子包括：(1)根据影像图幅宽度，在亮度补偿模型表达式提取相应宽度的补偿因子；(2)处理效果过明或过暗的情况下，适当延长补偿因子数量，依照影像亮度特征的实际情况，截选与影像图幅宽度相符的补偿因子对影像原始灰度值进行处理。