1.一种基于多尺度红外热特征融合的裂缝识别方法，包括以下步骤：

（1）针对单帧红外热图像，进行加权平均灰度化，若裂缝呈低温“冷斑”，则进一步进行灰度反转，得到裂缝和噪声呈高灰度值、背景呈低灰度值的灰度图像；

（2）针对经步骤（1）处理得到的灰度图像，采用直方图均衡化调整图像灰度分布，增强图像中裂缝的对比度，得到灰度增强图像；

（3）针对经步骤（2）处理得到的灰度增强图像，使用滑动窗口遍历图像，计算各个窗口中灰度的均值和标准差，为背景主导窗口和噪声主导窗口设置较大的局部特征敏感度权重系数，为目标复合窗口设置相对较小的局部特征敏感度权重系数；

（4）针对经步骤（2）处理得到的灰度增强图像，采用大津法Otsu算法得到二值化图像，采用与步骤（3）同样尺寸的滑动窗口遍历图像，统计每个窗口内前景像素的个数，计算前景像素个数与总像素个数的比值，即前景像素比；

（5）针对经步骤（4）得到的所有窗口的前景像素比，计算四分位数，位于下四分位区的前景像素比所对应的窗口认定为背景主导窗口，位于上四分位区的前景像素比所对应的窗口认定为噪声主导窗口，位于中四分位区的前景像素比所对应的窗口认定为目标复合窗口；

（6）根据步骤（5）认定的窗口类型，背景主导窗口以背景像素比作为局部特征敏感度权重系数，噪声主导窗口以前景像素比作为局部特征敏感度权重系数，目标复合窗口同样以前景像素比作为局部特征敏感度权重系数；

（7）将经步骤（3）处理得到的滑动窗口灰度均值加上灰度标准差乘以经步骤（6）处理得到的局部特征敏感度权重系数，得到各个窗口的灰度阈值，分割经步骤（2）处理得到的灰度增强图像，得到二值化图像，提取前景像素的连通域；

（8）针对经步骤（7）处理得到的各个前景像素连通域，计算像素总数，随机选取若干个种子点，确定相应的最大内切圆，将所有最大内切圆直径的均值作为宽度，将像素总数与宽度的比值作为长度，将长宽比小于10的连通域视为噪声而筛除；

（9）针对经步骤（8）处理后的二值化图像，利用形态学开运算优化前景像素连通域，去除细小噪声，平滑化轮廓，最终所得到的前景像素连通域即视为裂缝。

2.如权利要求1所述的一种基于多尺度红外热特征融合的裂缝识别方法，其特征在于，步骤（3）中，采用尺寸为原图对应边长1/10的滑动窗口遍历图像，窗口中背景占比较高时，权重系数较小而阈值降低，有利于提取细小目标。

3.如权利要求1所述的一种基于多尺度红外热特征融合的裂缝识别方法，其特征在于，步骤（5）中，对于Otsu二值化图像，其前景像素比直方图将呈明显的U形分布，利用前景像素比的四分位数将其划分为左侧高频区域、中间低频区域和右侧高频区域，分别对应背景主导窗口、目标复合窗口和噪声主导窗口。

4.如权利要求1所述的一种基于多尺度红外热特征融合的裂缝识别方法，其特征在于，步骤（6）中，各个滑动窗口局部特征敏感度权重系数的期望取值与滑动窗口像素比的分布特征一致，按照步骤（6）的确定准则自适应确定各个滑动窗口的局部特征敏感度权重系数：式中，k为局部特征敏感度的权重系数，r为Otsu二值化图像

窗口内前景像素比，Q1为下四分位数，Q3为上四分位数。

5.一种基于多尺度红外热特征融合的裂缝识别装置，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现权利要求1‑4中任一项所述的基于多尺度红外热特征融合的裂缝识别方法。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现权利要求1‑4中任一项所述的基于多尺度红外热特征融合的裂缝识别方法。