1.一种食品料包封口缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取待检测食品料包封口处的灰度图像；

获取灰度图像的灰度游程矩阵；

根据灰度图像的灰度游程矩阵中的元素分布情况，获取灰度图像中封口纹理的异常程度；根据灰度图像中封口纹理的异常程度和灰度游程矩阵中的元素分布情况，获取灰度图像的噪声强度特征参数；根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度图像的灰度游程矩阵，获取灰度图像的去噪参数；根据灰度图像的去噪参数对灰度图像进行自适应滤波去噪，获取去噪后的灰度图像；

根据去噪后的灰度图像，对待检测食品料包封口进行缺陷检测；

所述根据灰度图像中封口纹理的异常程度和灰度游程矩阵中的元素分布情况，获取灰度图像的噪声强度特征参数，包括的具体方法为：对于灰度图像的灰度游程矩阵中任意一行，将所述行内除第一列元素以外中元素值最大的元素，记为所述行的第一元素；

根据灰度图像中封口纹理的异常程度，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第二参数；

根据灰度游程矩阵中每行的第一元素的位置分布情况，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第一参数；

将灰度游程矩阵中第 行的噪声强度特征第二参数与第 行的噪声强度特征第一参数的乘积，作为第 行的第二乘积，将灰度游程矩阵中所有行的第二乘积的均值，作为灰度图像的噪声强度特征参数；

所述根据灰度图像中封口纹理的异常程度，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第二参数，包括的具体方法为：灰度图像的灰度游程矩阵中第 行与灰度图像的灰度游程矩阵中最大元素值的元素所在行的差值的绝对值，记为第一绝对值，将第一绝对值的反比例结果值，记为第二结果值，将第二结果值与灰度图像中封口纹理的异常程度的乘积，作为灰度游程矩阵中第 行的噪声强度特征第二参数；

所述根据灰度游程矩阵中每行的第一元素的位置分布情况，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第一参数，包括的具体方法为：将灰度图像的灰度游程矩阵中第 行内第 个非零元素与灰度图像的灰度游程矩阵中第 行的第一元素的比值，记为第四比值，将灰度图像的灰度游程矩阵中第 行的第一元素的所在列与灰度图像的灰度游程矩阵中第 行内第 个非零元素的所在列的差值，记为第三差值，将第四比值与第三差值的乘积，作为第 行内第 个非零元素的第三乘积，将灰度图像的灰度游程矩阵中第 行内所有非零元素的第三乘积的累加和，记为第一和值，将第一和值的反比例结果值，记为第三结果值，将1与第三结果值的差值，作为灰度游程矩阵中第行的噪声强度特征第一参数；

所述根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度图像的灰度游程矩阵，获取灰度图像的去噪参数，包括的具体方法为：根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度游程矩阵，获取灰度图像的滤波搜索窗口大小；

根据滤波搜索窗口大小，获取灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小；

将灰度图像的滤波搜索窗口大小和灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小，均作为灰度图像的去噪参数；

所述根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度游程矩阵，获取灰度图像的滤波搜索窗口大小，包括的具体方法为：将灰度图像的噪声强度特征参数与灰度图像的灰度游程矩阵中所有列的总数量的乘积，记为第四乘积；将灰度图像的灰度游程矩阵中除第一列元素以外，元素值最大的元素所在列与第四乘积的和记为第二和值；将第二和值的向下取整后的结果值，记为第四结果值，将第四结果值的2倍与3的和，作为灰度图像的滤波搜索窗口大小；

所述根据滤波搜索窗口大小，获取灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小，包括的具体方法为：将灰度图像的噪声强度特征参数与灰度图像中封口纹理的异常程度的和，记为第三和值，将灰度图像中封口纹理的异常程度与第三和值的比值，记为第五比值，将1与第五比值的差值，作为第四差值；将第四差值与灰度图像的滤波搜索窗口大小的乘积，作为灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小。

2.根据权利要求1所述一种食品料包封口缺陷检测方法，其特征在于，所述根据灰度图像的灰度游程矩阵中的元素分布情况，获取灰度图像中封口纹理的异常程度，包括的具体方法为：将灰度游程矩阵中元素值不为0的元素，记为非零元素；在灰度游程矩阵中，将每个元素与灰度游程矩阵中心之间的欧氏距离，记为每个元素的矩阵空间距离；

根据灰度图像的灰度游程矩阵中元素的矩阵空间距离，获取灰度图像的灰度游程矩阵中元素空间分布参数；

根据灰度图像的灰度游程矩阵中非零元素的分布情况，获取灰度图像的灰度游程矩阵中游程值的集中程度；

将灰度游程矩阵中元素空间分布参数与灰度游程矩阵中游程值的集中程度的比值，记为第一比值，将第一比值的反比例结果值，记为第一结果值，将1与第一结果值的差值，作为灰度图像中封口纹理的异常程度。

3.根据权利要求2所述一种食品料包封口缺陷检测方法，其特征在于，所述根据灰度图像的灰度游程矩阵中元素的矩阵空间距离，获取灰度图像的灰度游程矩阵中元素空间分布参数，包括的具体方法为：将灰度图像的灰度游程矩阵中第 个元素与灰度图像的灰度游程矩阵中所有元素之和的比值，记为第二比值，将1与第二比值的差值，记为第一差值；将灰度图像的灰度游程矩阵中第 个元素的矩阵空间距离，与灰度图像的灰度游程矩阵中所有元素的矩阵空间距离的均值的差值的平方值，记为第一平方值；将第一差值与第一平方值的乘积，作为第 个元素的第一乘积；将灰度图像的灰度游程矩阵中所有元素的第一乘积的均值，作为灰度图像的灰度游程矩阵中元素空间分布参数。

4.根据权利要求2所述一种食品料包封口缺陷检测方法，其特征在于，所述根据灰度图像的灰度游程矩阵中非零元素的分布情况，获取灰度图像的灰度游程矩阵中游程值的集中程度，包括的具体方法为：将灰度图像的灰度游程矩阵中第 个非零元素与灰度图像的灰度游程矩阵中所有非零元素的均值的差值，记为第二差值；将第二差值与灰度图像的灰度游程矩阵中所有非零元素的标准差的比值，作为第 个非零元素的第三比值；将灰度图像的灰度游程矩阵中所有非零元素的第三比值的均值，作为灰度图像的灰度游程矩阵中游程值的集中程度。