1.用于复杂背景下的钢轨表面微小缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集铁路轨道上的钢轨表面图像，对所述钢轨表面图像进行语义分割得到钢轨图像；

获取钢轨图像的灰度图像，以灰度图像的左下角为原点建立平面坐标系，且灰度图像在平面坐标系的第一象限；在平面坐标系下，分别计算灰度图像中每行像素点的第一灰度均值；对每行中灰度值大于对应行的第一灰度均值的像素点进行标记，计算每行标记的像素点的第二灰度均值，作为标准灰度均值，构建标准灰度均值集合；根据标准灰度均值集合获取灰度图像中每行像素点的自适应权值，利用自适应权值对相对应行的每个像素点进行去噪增强，得到对应像素点的更新灰度值，进而得到去噪增强后的钢轨图像；

获取去噪增强后的钢轨图像的第一灰度图像，分别计算第一灰度图像中每行像素点的第三灰度均值，得到第三灰度均值的平均值，将第一灰度图像中灰度值小于平均值的像素点作为缺陷像素点，基于缺陷像素点得到多个疑似缺陷图像块；

根据相邻像素点的灰度差值将当前疑似缺陷图像块中的像素点划分为正常像素点和异常像素点，根据异常像素点的邻域像素点对该异常像素点进行优化判断，当当前疑似缺陷图像块存在异常像素点时，确认当前疑似缺陷图像块为缺陷区域；确认每个疑似缺陷图像块，以完成钢轨图像的缺陷检测；

所述根据相邻像素点的灰度差值将当前疑似缺陷图像块中的像素点划分为正常像素点和异常像素点的方法，包括：以当前疑似缺陷区域中灰度值最小的像素点为起始点，且将起始点作为异常像素点，对于起始点所在行的左相邻像素点和右相邻像素点，计算相邻像素点与起始点之间的第一灰度差值绝对值，将第一灰度差值绝对值与该行的标准灰度均值的比值作为起始点与相邻像素点的第一相似概率；当第一相似概率小于第一相似概率阈值时，确认左相邻像素点和右相邻像素点都是异常像素点，否则为正常像素点；

对于起始点的上相邻像素点和下相邻像素点，分别计算相邻像素点与起始点的灰度差值、以及相邻像素点与起始点所在行的标准灰度均值的第一差值和标准灰度均值的平均值；计算第一差值与灰度差值之间的差值绝对值，将差值绝对值与标准灰度均值的平均值的比值作为起始点与相邻像素点的第二相似概率；当第二相似概率小于第二相似概率阈值时，确认上相邻像素点和下相邻像素点都是异常像素点，否则为正常像素点；

所述根据标准灰度均值集合获取灰度图像中每行像素点的自适应权值的方法，包括：

由相邻三行像素点的标准灰度均值，计算标准灰度均值的和，将每行像素点的标准灰度均值与标准灰度均值的和的比值作为对应行的自适应权值；

所述利用自适应权值对相对应行的每个像素点进行去噪增强，得到对应像素点的更新灰度值的方法，包括：获取当前像素点的八邻域内的其他像素点，分别将相行的其他像素点的灰度值相加得到灰度值总和，利用每行的灰度值总和与对应的自适应权值进行加权求和，将行数与加权求和的比值作为当前像素点的更新灰度值；

所述疑似缺陷图像块的大小的确定方法为：

在所述第一灰度图像中从左至右逐列统计所述缺陷像素点在各列连续出现的长度，并将所有长度中的最大长度记为n，设置所述疑似缺陷图像块的大小为 ；

当所述当前疑似缺陷图像块中所有像素点均为异常像素点时，则此所述当前疑似缺陷图像块为正常区域。

2.如权利要求1所述的用于复杂背景下的钢轨表面微小缺陷检测方法，其特征在于，所述根据异常像素点的邻域像素点对该异常像素点进行优化判断的方法，包括：以异常像素点为窗口的中心像素点，统计窗口内的其他异常像素点的数量，当数量超过数量阈值时，确认该异常像素点为异常像素点，否则，确认该异常像素点为正常像素点。