1.一种图像的灰度值校正方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待校正图像中各个像素点的灰度值，其中，像素点(i,j)的灰度值为Gin(i,j)；

计算各个像素点的背景灰度值，其中，像素点(i,j)的背景灰度值为Gs(i,j)；

对灰度值Gin(i,j)进行第一次修正得到Gout(i,j)；

根据Gs(i,j)对Gout(i,j)进行第二次修正得到Gcorrect(i,j)；

根据Gcorrect(i,j)输出校正图像，其中，Gcorrect(i,j)为校正图像中像素点(i,j)的灰度值；

所述第一次修正为对Gin(i,j)进行幂指数变换，所述幂指数变换的公式为：其中，γ＞0且γ不为1，且a的设定满足：0≤Gin(i,j)/a≤1。

2.根据权利要求1所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，a的取值为225。

3.根据权利要求1所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述γ的设定满足：0＜γ＜1。

4.根据权利要求3所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述γ的设定满足：其中，M为参数i所能取到的最大值，N为参数j所能取到的最大值，所述待校正图像的大小为M×N像素。

5.根据权利要求4所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述γ的设定满足：

6.根据权利要求1‑5中任意一项所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述计算各个像素点的背景灰度值具体包括：获取n张背景图像，所述背景图像的大小与待校正图像的大小相同，所述背景图像与所述待校正图像在相同的光照条件下采集得到；

获取每张背景图像中像素点(i,j)的灰度值，其中，第k张背景图像中像素点(i,j)的灰度值为G′k(i,j)；

对灰度值G′k(i,j)进行幂指数变换得到Gk(i,j)，其中：计算背景灰度值Gs(i,j)，其中：

7.根据权利要求1‑5中任意一项所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述第二次修正为：根据Gcorrect(i,j)＝Gout(i,j)‑Gs(i,j)+Δ计算Gcorrect(i,j)；

其中，Δ为自然数。

8.根据权利要求7所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，Δ为正整数。

9.根据权利要求1‑5中任意一项所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，还包括在一定光照条件下采集待校正图像，将待校正图像划分为多个像素点；

在相同的光照条件下采集n张背景图像，根据各张背景图像中像素点(i,j)的灰度值计算得到像素点(i,j)的背景灰度值Gs(i,j)。

10.根据权利要求9中任意一项所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述图像的灰度值校正方法应用于板材的板面缺陷检测，所述待校正图像为待检测板材的板面图像；

在相同的光照条件下采集n张背景图像包括：在与采集待检测板材的板面图像相同的光照条件下，对n张板面无缺陷的板材分别进行板面图像的采集。

11.一种图像的灰度值校正装置，用于实现权利要求1‑10中任意一项所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，包括：灰度值获取模块，用于获取待校正图像中像素点(i,j)的灰度值Gin(i,j)并输送至计算模块；

计算模块，与所述灰度值获取模块连接，用于计算背景灰度值Gs(i,j)，以及对Gin(i,j)进行修正得到Gcorrect(i,j)，并将Gcorrect(i,j)输送至输出模块；

输出模块，与所述计算模块连接，用于根据Gcorrect(i,j)输出校正图像。

12.根据权利要求11所述的图像的灰度值校正装置，其特征在于，所述计算模块对Gin(i,j)进行修正包括：对灰度值Gin(i,j)进行第一次修正得到Gout(i,j)，以及根据Gs(i,j)对Gout(i,j)进行第二次修正得到Gcorrect(i,j)。

13.根据权利要求11或12所述的图像的灰度值校正装置，其特征在于，所述灰度值获取模块还用于从n张背景图像中获取每张背景图像中像素点(i,j)的灰度值，其中，第k张背景图像中像素点(i,j)的灰度值为G′k(i,j)；

所述灰度值获取模块将灰度值G′k(i,j)输送至计算模块，所述计算模块根据灰度值G′k(i,j)进行计算得到背景灰度值Gs(i,j)。

14.根据权利要求13所述的图像的灰度值校正装置，其特征在于，所述图像的灰度值校正装置还包括采集模块，所述采集模块与灰度值获取模块连接，用于在相同的光照条件下采集待校正图像和n张背景图像并输送至灰度值获取模块。