1.一种基于图像天空分割的图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：对含有天空区域的原始图像进行混合式图像预处理获得新图像，所述混合式图像预处理包括依次进行梯度锐化、均值滤波平滑、二次锐化、掩蔽以及相加处理；

采用Otsu阈值分割算法对所述新图像进行图像分割处理，获得天空区域图像和非天空区域图像；

针对所述天空区域图像和所述非天空区域图像分别进行去雾处理：基于导向滤波修正透射率的暗原色先验计算方法，对非天空区域图像进行去雾处理获得非天空区域去雾图像，对天空区域图像的所有像素进行线性拉伸处理，获得天空区域去雾图像；

利用天空区域的二值掩码和非天空区域的二值掩码，将天空区域去雾图像与非天空区域去雾图像相融合，获得最终去雾图像；

获得所述新图像的方法包括如下步骤：

对所述原始图像进行梯度锐化处理得到梯度图像；

对获得的所述梯度图像进行均值滤波平滑处理得到模板图像；

利用拉普拉斯算法，对获得的所述模板图像进行二次锐化处理获得优化图像；

对所述模板图像和所述优化图像进行掩蔽处理获得掩蔽图像；

将所述原始图像和所述掩蔽图像进行图像相加处理获得新图像；

对所述原始图像进行梯度锐化处理得到梯度图像，包括：对一幅含雾和天空区域的原始图像I(x，y)进行梯度锐化处理，得到梯度图像M(x，y)，公式表示如下：对获得的所述梯度图像进行均值滤波平滑处理得到模板图像，包括：对梯度图像M(x，y)进行均值滤波平滑处理，得到模板图像O(x，y)，公式表示如下：式中，Ω0(x，y)表示一个以点(x，y)为中心且大小为s×t的窗口，s、t均为常数；

利用拉普拉斯算法，对获得的所述模板图像进行二次锐化处理获得优化图像，包括：利用拉普拉斯算法，对模板图像O(x，y)进行二次锐化处理，得到优化图像P(x，y)，公式表示如下：对所述模板图像和所述优化图像进行掩蔽处理获得掩蔽图像，包括：将优化图像P(x，y)和模板图像O(x，y)进行掩蔽相乘处理，得到掩蔽图像R(x，y)，公式表示如下：R(x，y)＝P(x，y)×O(x，y)              (4)将所述原始图像和所述掩蔽图像进行图像相加处理获得新图像，包括：将原始图像I(x，y)和掩蔽图像R(x，y)进行相加处理，得到新图像S(x，y)，公式表示如下：S(x，y)＝R(x，y)+I(x，y)                (5)对天空区域图像的所有像素进行线性拉伸处理，获得天空区域去雾图像，包括：将天空区域图像Isky中所有像素的各个分量取值范围线性拉伸到[c，d]，参数c、d均为预设值，得到天空区域去雾图像Dsky；

利用天空区域的二值掩码和非天空区域的二值掩码，将天空区域去雾图像与非天空区域去雾图像相融合，获得最终去雾图像，包括：利用天空区域二值掩码Msky和非天空区域二值掩码MFg将天空区域去雾图像Dsky与非天空区域去雾图像DFg相融合，得到最终去雾图像L，公式表示如下：L(x，y)＝Msky(x，y)Dsky(x，y)+MFg(x，y)DFg(x，y)     (15)式中，L(x，y)表示最终去雾图像L中像素(x，y)的值。

2.根据权利要求1所述的基于图像天空分割的图像去雾方法，其特征在于，对所述新图像进行图像分割处理的方法包括如下步骤：根据所述新图像的图像像素确定最佳全局阈值；

利用所述最佳全局阈值，分别确定天空区域的二值掩码和非天空区域的二值掩码；

利用天空区域的二值掩码提取出所述新图像的天空区域像素，组成天空区域图像，利用非天空区域的二值掩码提取出所述新图像的非天空区域像素，组成非天空区域图像。

3.根据权利要求2所述的基于图像天空分割的图像去雾方法，其特征在于，把新图像S(x，y)中的像素用阈值T分为两类像素区域C0和C1，所述最佳全局阈值的确定条件为使得区2

域方差σ最大，采用公式表达如下：

2 2

σ＝P0P1(u0‑u1)

式中，u0和u1分别为像素区域C0和像素区域C1的平均灰度，P0和P1分别为像素区域C0和像素区域C1占总像素区域的比例。

4.根据权利要求1所述的基于图像天空分割的图像去雾方法，其特征在于，获得非天空区域去雾图像的方法包括如下步骤：利用所述非天空区域图像计算获得大气光值和原始透射率；

对所述大气光值和所述原始透射率进行导向滤波优化，获得修正透射率；

利用所述大气光值和所述修正透射率，恢复获得非天空区域去雾图像。

5.根据权利要求4所述的基于图像天空分割的图像去雾方法，其特征在于，获得所述修正透射率的方法如下：利用所述非天空区域图像的二次差异图和最小通道图，获得所述非天空区域图像的导向图；

对所述导向图进行导向滤波优化，使得导向滤波器的输出图像和输入图像差异最小，确定像素位置参数；

利用获得的所述导向图和像素位置参数计算获得所述修正透射率。

6.一种基于图像天空分割的图像去雾装置，其特征在于，包括如下模块：图像预处理模块，用于对含有天空区域的原始图像进行混合式图像预处理获得新图像，所述混合式图像预处理包括依次进行梯度锐化、均值滤波平滑、二次锐化、掩蔽以及相加处理；

图像分割模块，用于采用Otsu阈值分割算法对所述新图像进行图像分割处理，获得天空区域图像和非天空区域图像；所述图像分割模块包括如下单元：第一处理单元，用于针对所述天空区域图像和所述非天空区域图像分别进行去雾处理：第二处理单元，用于基于导向滤波修正透射率的暗原色先验计算方法，对非天空区域图像进行去雾处理获得非天空区域去雾图像，对天空区域图像的所有像素进行线性拉伸处理，获得天空区域去雾图像；

图像融合模块，用于利用天空区域的二值掩码和非天空区域的二值掩码，将天空区域去雾图像与非天空区域去雾图像相融合，获得最终去雾图像；

获得所述新图像的方法包括如下步骤：

对所述原始图像进行梯度锐化处理得到梯度图像；

对获得的所述梯度图像进行均值滤波平滑处理得到模板图像；

利用拉普拉斯算法，对获得的所述模板图像进行二次锐化处理获得优化图像；

对所述模板图像和所述优化图像进行掩蔽处理获得掩蔽图像；

将所述原始图像和所述掩蔽图像进行图像相加处理获得新图像；

对所述原始图像进行梯度锐化处理得到梯度图像，包括：对一幅含雾和天空区域的原始图像I(x，y)进行梯度锐化处理，得到梯度图像M(x，y)，公式表示如下：对获得的所述梯度图像进行均值滤波平滑处理得到模板图像，包括：对梯度图像M(x，y)进行均值滤波平滑处理，得到模板图像O(x，y)，公式表示如下：式中，Ω0(x，y)表示一个以点(x，y)为中心且大小为s×t的窗口，s、t均为常数；

利用拉普拉斯算法，对获得的所述模板图像进行二次锐化处理获得优化图像，包括：利用拉普拉斯算法，对模板图像O(x，y)进行二次锐化处理，得到优化图像P(x，y)，公式表示如下：对所述模板图像和所述优化图像进行掩蔽处理获得掩蔽图像，包括：将优化图像P(x，y)和模板图像O(x，y)进行掩蔽相乘处理，得到掩蔽图像R(x，y)，公式表示如下：R(x，y)＝P(x，y)×O(x，y)            (4)将所述原始图像和所述掩蔽图像进行图像相加处理获得新图像，包括：将原始图像I(x，y)和掩蔽图像R(x，y)进行相加处理，得到新图像S(x，y)，公式表示如下：S(x，y)＝R(x，y)+I(x，y)              (5)对天空区域图像的所有像素进行线性拉伸处理，获得天空区域去雾图像，包括：将天空区域图像Isky中所有像素的各个分量取值范围线性拉伸到[c，d]，参数c、d均为预设值，得到天空区域去雾图像Dsky；

利用天空区域的二值掩码和非天空区域的二值掩码，将天空区域去雾图像与非天空区域去雾图像相融合，获得最终去雾图像，包括：利用天空区域二值掩码Msky和非天空区域二值掩码MFg将天空区域去雾图像Dsky与非天空区域去雾图像DFg相融合，得到最终去雾图像L，公式表示如下：L(x，y)＝Msky(x，y)Dsky(x，y)+MFg(x，y)DFg(x，y)      (15)式中，L(x，y)表示最终去雾图像L中像素(x，y)的值。

7.一种装置，其特征在于，包括处理器和存储介质，所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行权利要求1～5任一项所述方法的步骤。

8.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～5任一项所述方法的步骤。