1.基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，包括：获取隧道疑似渗漏水区域的红外热图像；提取所述红外热图像中每个像素的温度数值，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，基于拐点温度获得分段函数；基于分段函数重新进行热图像灰度映射，压缩背景区即非裂损区域的灰度映射，拉伸识别目标区即裂损区域的灰度映射，构建分段函数增益灰度映射图像；求解分段函数增益灰度映射图像的最佳分割阈值，并将所述增益灰度映射图像二值化；对二值化图像进行轮廓检测，识别渗漏水区域中衬砌的裂损形式。
2.如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，具体为：提取红外热图像每个像素的温度数值，采用整幅红外热图像的平均温度值作为第一拐点的参数；将温度小于第一拐点的区域中像素的平均温度值作为第二拐点的参数。
3.如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，基于分段函数重新进行热图像灰度映射，具体为：基于求得的第一拐点及第二拐点，分段函数重新进行热图像灰度映射，获得增益红外热图像；其中，分段函数第一段为平行线映射，起到强制压缩图像灰度作用；第二段为降低灰度的正常线性映射，起到抑制该区域灰度强度作用；第三段为正弦函数映射，起到拉伸该区域灰度强度作用。
4.如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，所述第一拐点强制滤除了部分干燥衬砌的灰度响应；温度小于第二拐点的红外热图像像素包含部分湿润衬砌及裂损衬砌，设定温度第二拐点对应的灰度值为图像分割阈值下限。
5.如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，裂损衬砌的灰度值高于由占比较多的湿润衬砌温度均值决定的阈值下限。
6.如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，阈值下限将图像分割成两部分，计算红外热图像正弦函数拉伸映射区域的灰度均值作为阈值上限，n为该区域总像素数，基于阈值上限及阈值下限确定最佳阈值范围。
7.如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，基于基于阈值上限及阈值下限利用Ostu算法求解最佳分割阈值，并将红外热图像二值化。
8.如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，通过Canny边缘检测算法对二值化图像进行轮廓检测，识别衬砌的裂损形式。
9.基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别系统，其特征是，包括：红外热图像获取模块，被配置为：获取隧道疑似渗漏水区域的红外热图像；分段函数获取模块，被配置为：提取所述红外热图像中每个像素的温度数值，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，基于拐点温度获得分段函数；增益灰度映射图像构建模块，被配置为：基于分段函数重新进行热图像灰度映射，压缩背景区即非裂损区域的灰度映射，拉伸识别目标区即裂损区域的灰度映射，构建分段函数增益灰度映射图像；二值化模块，被配置为：求解分段函数增益灰度映射图像的最佳分割阈值，并将所述增益灰度映射图像二值化；渗漏水区域识别模块，被配置为：对二值化图像进行轮廓检测，识别渗漏水区域中衬砌的裂损形式。
10.一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-8任一所述的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时执行上述权利要求1-8任一所述的方法的步骤。
