1.一种桥梁裂缝检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集桥梁图像，灰度化得到桥梁灰度图像；

对桥梁灰度图像进行边缘检测，得到若干边缘像素点及边缘连通域；根据边缘像素点及邻域像素点的灰度变化与分布，获取每个边缘像素点的局部抑制程度；

根据边缘连通域的分布及形状，对边缘像素点的局部抑制程度修正得到整体抑制程度；根据边缘像素点的整体抑制程度修正梯度，重新进行边缘检测得到桥梁检测图像；

根据桥梁检测图像进行裂缝检测；

所述每个边缘像素点的局部抑制程度，具体的获取方法为：

根据边缘像素点的邻域像素点的灰度分布，得到每个边缘像素点的邻域不规则程度及灰度极差；对于任意一个边缘像素点，该边缘像素点的局部抑制程度 的计算方法为：其中，表示该边缘像素点的灰度极差，表示该边缘像素点的邻域不规则程度，为避免分母为0的超参数；

所述对边缘像素点的局部抑制程度修正得到整体抑制程度，包括的具体方法为：

对于任意一个边缘像素点，将该边缘像素点所属的边缘连通域记为目标连通域，对目标连通域获取最小外接矩形，计算目标连通域的面积及其最小外接矩形的面积，将最小外接矩形的长边记为长，短边记为宽；

获取每个边缘连通域的中心点，对任意两个边缘连通域的中心点计算欧式距离，预设一个参考阈值，将除目标连通域之外的其他边缘连通域，按照中心点与目标连通域的中心点的欧式距离升序排列，得到一个连通域序列，将连通域序列中前参考阈值个数的边缘连通域，作为目标连通域的参考边缘连通域；

对目标连通域及参考边缘连通域，分别计算其内像素点的灰度值均值，记为目标连通域或参考边缘连通域的平均灰度值；对参考边缘连通域获取最小外接矩形及长与宽，对于任意一个参考边缘连通域，将目标连通域的长所在直线，与该参考边缘连通域的长所在直线形成的夹角，记为目标连通域与该参考边缘连通域的方向夹角，获取目标连通域与每个参考边缘连通域的方向夹角；

根据目标连通域的最小外接矩形及长与宽，以及目标连通域与参考边缘连通域的平均灰度值及方向夹角，得到边缘像素点的整体抑制程度；

所述得到边缘像素点的整体抑制程度，包括的具体方法为：

对于任意一个边缘像素点，将该边缘像素点所属的边缘连通域记为目标连通域，该边缘像素点的整体抑制程度 的计算方法为：其中，表示该边缘像素点的局部抑制程度，表示目标连通域的长的长度， 表示目标连通域的宽的长度，表示目标连通域的最小外接矩形的面积， 表示目标连通域的面积，表示参考边缘连通域的数量， 表示目标连通域的平均灰度值， 表示目标连通域的第 个参考边缘连通域的平均灰度值， 表示目标连通域与第 个参考边缘连通域的方向夹角，表示求绝对值， 表示对进行遍历计算得到若干值，对若干得到的值求最大值；为避免分母为0的超参数，为超参数， 表示以自然常数为底的指数函数。

2.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述得到若干边缘像素点及边缘连通域，包括的具体方法为：对桥梁灰度图像每个像素点通过Sobel算子获取梯度，根据梯度进行canny边缘检测，得到边缘检测结果，通过连通域识别得到边缘检测结果中若干连通域，将得到的连通域在桥梁灰度图像中对应的连通域记为边缘连通域；

边缘检测结果中检测得到若干边缘像素点，将边缘像素点在桥梁灰度图像中对应的像素点也记为边缘像素点，得到桥梁灰度图像中若干边缘像素点及边缘连通域。

3.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述得到每个边缘像素点的邻域不规则程度及灰度极差，包括的具体方法为：根据边缘像素点的邻域像素点的灰度分布，获取每个边缘像素点的拟合函数及每个邻域像素点的拟合值；对于任意一个边缘像素点，获取该边缘像素点的若干邻域像素点，该边缘像素点的邻域不规则程度 的计算方法为：其中， 表示拟合函数对邻域像素点在x方向上的偏导数， 表示拟合函数对邻域像素点在y方向上的偏导数， 表示该边缘像素点的拟合函数对所有邻域像素点在x方向上的偏导数的方差， 表示该边缘像素点的拟合函数对所有邻域像素点在y方向上的偏导数的方差， 表示该边缘像素点的拟合误差，为避免分母为0的超参数；

所述拟合误差的计算方法为：获取该边缘像素点的每个邻域像素点的拟合值与灰度值的差值绝对值，对所有差值绝对值求均值，得到的均值作为拟合误差；

获取该边缘像素点的任意两个邻域像素点之间的灰度值的差值绝对值，将所有差值绝对值的最大值，作为该边缘像素点的灰度极差。

4.根据权利要求3所述的一种桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述每个边缘像素点的拟合函数及每个邻域像素点的拟合值，具体的获取方法为：对于任意一个边缘像素点，获取该边缘像素点的若干邻域像素点；邻域像素点的x轴与y轴坐标保持不变，以邻域像素点的灰度值为z轴坐标，对该边缘像素点的邻域像素点的灰度值，通过最小二乘法进行曲面拟合，拟合结果为一个二元函数，记为拟合函数 ，根据拟合函数得到每个邻域像素点的拟合值。

5.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述根据边缘像素点的整体抑制程度修正梯度，重新进行边缘检测得到桥梁检测图像，包括的具体方法为：获取每个边缘像素点的整体抑制程度，对所有整体抑制程度进行线性归一化，得到的结果作为每个边缘像素点的抑制系数；

对于任意一个边缘像素点，将1减去该边缘像素点的抑制系数得到的差值，与该边缘像素点的梯度中的梯度幅值的乘积，作为该边缘像素点的修正梯度幅值，获取每个边缘像素点的修正梯度幅值，根据修正梯度幅值及其他非边缘像素点原本的梯度，重新进行边缘检测，得到的检测结果记为桥梁灰度图像的桥梁检测图像。

6.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述根据桥梁检测图像进行裂缝检测，包括的具体方法为：对桥梁检测图像通过Freeman链码算法，得到每个边缘部分的轮廓，通过颜色进行标注，颜色标注的区域为裂缝区域。

7.一种桥梁裂缝检测系统，其特征在于，该系统包括：

桥梁图像采集模块，用于采集桥梁图像，灰度化得到桥梁灰度图像；

图像边缘分析模块，用于对桥梁灰度图像进行边缘检测，得到若干边缘像素点及边缘连通域；根据边缘像素点及邻域像素点的灰度变化与分布，获取每个边缘像素点的局部抑制程度；

根据边缘连通域的分布及形状，对边缘像素点的局部抑制程度修正得到整体抑制程度；根据边缘像素点的整体抑制程度修正梯度，重新进行边缘检测得到桥梁检测图像；

所述每个边缘像素点的局部抑制程度，具体的获取方法为：

根据边缘像素点的邻域像素点的灰度分布，得到每个边缘像素点的邻域不规则程度及灰度极差；对于任意一个边缘像素点，该边缘像素点的局部抑制程度 的计算方法为：其中，表示该边缘像素点的灰度极差，表示该边缘像素点的邻域不规则程度，为避免分母为0的超参数；

所述对边缘像素点的局部抑制程度修正得到整体抑制程度，包括的具体方法为：

对于任意一个边缘像素点，将该边缘像素点所属的边缘连通域记为目标连通域，对目标连通域获取最小外接矩形，计算目标连通域的面积及其最小外接矩形的面积，将最小外接矩形的长边记为长，短边记为宽；

获取每个边缘连通域的中心点，对任意两个边缘连通域的中心点计算欧式距离，预设一个参考阈值，将除目标连通域之外的其他边缘连通域，按照中心点与目标连通域的中心点的欧式距离升序排列，得到一个连通域序列，将连通域序列中前参考阈值个数的边缘连通域，作为目标连通域的参考边缘连通域；

对目标连通域及参考边缘连通域，分别计算其内像素点的灰度值均值，记为目标连通域或参考边缘连通域的平均灰度值；对参考边缘连通域获取最小外接矩形及长与宽，对于任意一个参考边缘连通域，将目标连通域的长所在直线，与该参考边缘连通域的长所在直线形成的夹角，记为目标连通域与该参考边缘连通域的方向夹角，获取目标连通域与每个参考边缘连通域的方向夹角；

根据目标连通域的最小外接矩形及长与宽，以及目标连通域与参考边缘连通域的平均灰度值及方向夹角，得到边缘像素点的整体抑制程度；

所述得到边缘像素点的整体抑制程度，包括的具体方法为：

对于任意一个边缘像素点，将该边缘像素点所属的边缘连通域记为目标连通域，该边缘像素点的整体抑制程度 的计算方法为：其中，表示该边缘像素点的局部抑制程度，表示目标连通域的长的长度， 表示目标连通域的宽的长度，表示目标连通域的最小外接矩形的面积， 表示目标连通域的面积，表示参考边缘连通域的数量， 表示目标连通域的平均灰度值， 表示目标连通域的第 个参考边缘连通域的平均灰度值， 表示目标连通域与第 个参考边缘连通域的方向夹角，表示求绝对值， 表示对进行遍历计算得到若干值，对若干得到的值求最大值；为避免分母为0的超参数，为超参数， 表示以自然常数为底的指数函数；

桥梁裂缝检测模块，用于根据桥梁检测图像进行裂缝检测。