1.基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于包括以下步骤：

1)利用式1对图像的G、B通道进行校正；

式1中，J(x，λ)为校正后的G、B通道亮度；I(x，λ)为校正前的G、B通道亮度；tBG(x)为G、B通道的灰度均值 ；B(λ)为环境光反射分量；

2)利用式2对图像的R通道进行校正；

式2中，J(x，λ)为校正后的R通道亮度；I(x,λ)为校正前的R通道亮度；tBG(x)为G、B通道的灰度均值 ；B(λ)为环境光反射分量；α为环境光的散射系数；R为气溶胶消光系数；

3)读取图像到Mat，将Mat转为灰度的图像，并二值化；在Opencv‑Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓；在OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓；

4)提取相邻若干帧图像，分别执行步骤3)，将各帧图像的轮廓线进行叠加，当偏移值大于预设值时重复提取图像，当偏移值不大于预设值时，取均值得到对象轮廓范围。

2.根据权利要求1所述的基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于，还包括以下步骤5)：对对象轮廓范围内的部分构建能量泛函，同时使用原始图像的局部灰度拟合项和增强图像的全局灰度拟合项，构建基于混合区域的活动轮廓模型的能量泛函。

3.根据权利要求1所述的基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于，在执行步骤1)之前，获取图像采集倾角和对象运动方向，分别计算图像的旋转矩阵和偏移矩阵，根据中心偏移的大小对坐标进行校正。

4.根据权利要求1所述的基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于，在执行步骤1)之前，获取图像采集设备与拍摄对象的相对位置坐标，根据相对位置坐标以及预设的视角透视参数对像素点进行校正。

5.根据权利要求1所述的基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于，所述cv2.findContours()函数原型为cv2.findContours(image,mode,method[,contours[,hierarchy[,offset]]])。

6.根据权利要求1所述的基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于，所述cv2.drawContours函数原型为cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLevel[,offset]]]]])。

7.根据权利要求1所述的基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于，采用两台图像采集设备，以时间参数对两台图像设备获得的图像进行关联，建立若干对关联图像的映射关系，在映射图像中标记监测点，分别确定监测点在两图像上的运动轨迹，计算两运动轨迹的偏移量。

8.根据权利要求1所述的基于优先级和数据使用计划的图像处理方法，其特征在于，对对象轮廓范围内的像素点，确定一个含有奇数个像素点的滤波窗口及其坐标，将滤波窗口内的像素值按灰度大小进行排序，取其中位数代替原窗口中心的像素值。