1.一种基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，包括以下步骤：

S100、获取视频像素总数P，并确定样本像素点的标号；

S200、获取视频前N帧对应像素的亮度平均值；

S300、求出所述前N帧图像中每个像素的最大值以及最小值；

S400、以所述最大值以及最小值作为聚类中心采用K均值聚类方法，根据每个像素的亮度值将像素分为雨滴或背景两类，标记出被雨滴污染的帧数n1至nM存储于数组n[M]中，并求和sum=n[0]+…+n[M-1]，其中，M为所述前N帧图像中样本像素的个数，sum表示M个样本像素在N帧视频中被雨覆盖的次数；

S500、判断sum/(M×N)是否大于预设阈值T，是则判定为小雨势并执行步骤S601；否则判定为大雨势并执行步骤S602；

S601、采用帧差法处理被雨滴覆盖的像素；

S602、采用引导滤波器处理被雨滴覆盖的像素。

2.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，将所述样本像素点的标号记为

3.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，在步骤S400中，采用亮度直方图法替代所述K均值聚类方法判断雨势大小。

4.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，在步骤S400中，采用类排序法替代所述K均值聚类方法判断雨势大小。

5.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，在步骤S400中，采用亮度阈值比较法替代所述K均值聚类方法判断雨势大小。

6.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，在步骤S601中，采用灰色调函数替代所述帧差法处理被雨滴覆盖的像素。

7.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，在步骤S602中，采用基于频域分析的模糊高斯模型替代所述引导滤波器处理被雨滴覆盖的像素。

8.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，在步骤S602中，采用相位一致性方法替代所述引导滤波器处理被雨滴覆盖的像素。

9.根据权利要求1所述的基于雨势尺度的视频雨滴去除算法，其特征在于，在步骤S602中，采用字典学习和稀疏编码相结合的方法替代所述引导滤波器处理被雨滴覆盖的像素。