1.均值‑方差成本函数最小模型的多幅影像镶嵌辐射均衡方法，其具体步骤如下：

1)利用云提取算法快速准确地对影像中的云、雾等无效像素进行检测并剔除；

2)剔除影像中的云像素后，计算每幅待镶嵌影像重叠区域的灰度均值和标准差，并利用这两个数据构建均值‑方差成本函数；

3)为均值‑方差成本函数设定关于影像变换前后像素灰度强度与分布基本保持一致的约束；

4)确定影像灰度变换模型，并对均值‑方差成本函数最小值求解，得到最优影像灰度变换模型参数；

5)根据本发明提出的均值‑方差成本函数最小模型对影像进行镶嵌，实现相邻影像接缝处的自然过渡。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤1)具体为：(1)对影像进行像素分割，并基于K均值聚类生成超像素；

(2)对超像素进行识别，提取其纹理特征、频率特征和线段特征；然后从特征直方图中提取每个超像素的隐式信息，对隐式信息进行计算并形成特征向量，进一步将其分类；

(3)设置最优阈值提取影像中的云掩码。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤2)具体为：根据影像地理位置，提取相邻影像重叠区域，计算重叠区域影像灰度均值和标准差，并基于上述数据，以重叠区域面积为权重，构建均值‑方差成本函数；需要注意的是，在大区域影像镶嵌过程中，一幅影像通常与多幅影像存在相邻关系，因此，在成本函数的构建过程中应考虑从一个条带影像过渡到多个条带影像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤3)具体为：不同卫星传感器在不同时间获取的影像通常存在非常明显的辐射差异，为避免影像因灰度差异过大而在调整过程中出现像素灰度失真、细节被削弱等现象，本发明为成本函数设定关于影像变换前后像素灰度强度与分布基本保持一致的约束，提出这一约束，一方面是为避免影像像素灰度被过度调整；另一方面旨在为成本函数找到最优化的解决方案。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤4)具体为：(1)确定影像灰度变换模型；对所有待镶嵌影像进行灰度变换，使影像灰度达到增强的效果；本发明对每幅影像单独处理，在满足均值‑方差最小成本的前提下为每幅影像找到最优灰度变换模型；

(2)将均值‑方差成本函数重写为影像灰度变换模型参数的二次函数；在化简过程中考虑交换相邻影像镶嵌顺序，得到均值‑方差成本函数与灰度变换模型参数的最简式。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤5)具体为：将所有待镶嵌影像按照权利要求1、权利要求2和权利要求3所述的具体方法构建均值‑方差成本函数，按照权利要求4所述的方法确定影像灰度变换模型，得到最优模型参数解，调整影像灰度后进行镶嵌，提高了影像整体镶嵌质量。