1.一种基于图像增强的去雾方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)将采集的RGB有雾图像转化为HSV图像，提取色度分量h、饱和度分量s和亮度分量v，并计算饱和度的均值s1；

(2)对饱和度分量s和亮度分量v分别作幂运算，幂指数从1到5，然后调整饱和度和亮度数值分布区间为[0,1]，然后将各个饱和度和亮度分别组合拉伸；接着将每个饱和度和亮度拉伸组合分别结合原色度分量h并转换为RGB图像，得到去雾后图像；

(3)求取每一次亮度和饱和度拉伸组合后的图像梯度均值G、信息熵E、对比度C、饱和度均值SE和亮度均值HE，然后求取其中亮度均值HE在均值为0.5，亮度方差为0.13时正态分布函数值HS作为亮度指标，将每个指标G、E、C、SE和HS分别进行归一化，将归一化后指标相加作为每个组合的去雾效果的评价；根据评价最佳的亮度和饱和度拉伸组合，确定最佳亮度拉伸的幂指数n和饱和度拉伸幂指数m；

(4)新采集RGB有雾图像并转化为HSV图像，提取色度、饱和度和亮度分量，并计算饱和度的均值s2，如果s2‑s1大于规定阈值δ，则针对新采集的RGB有雾图像重复步骤(2)到步骤(5)，如果s2‑s1小于或等于规定阈值δ，则利用步骤(3)所得最佳亮度拉伸的幂指数n和饱和度拉伸幂指数m完成新采集图像的去雾。

2.根据权利要求1所述的基于图像增强的去雾方法，其特征在于：步骤(2)中将亮度和i j

饱和度分量作幂指数运算的方法为：s＝s ，v＝v ，其中i＝1～5，j＝1～5，使用imadjust函数对s和v进行调整，数值分布区间调整为[0,1]。

3.根据权利要求1所述的基于图像增强的去雾方法，其特征在于：步骤(3)中，使用mapminmax函数对梯度均值G、信息熵E、对比度C和饱和度均值SE归一化处理，并归一化到[0,1]区间，然后利用归一化后的G+E+C+SE+HS作为指标对图像进行评价；其中，归一化后的G+E+C+SE+HS数值越大，去雾效果好，去雾后图像信息多。