工业生产中对介质阻挡放电(dielectric barrierdischarge,DBD)均匀性的要求与实验室存在明显不同,较大时间尺度上实现的均匀放电在实际应用中也具有重要价值。基于高斯混合模型,提出一种能够较为准确地识别丝状和均匀DBD的灰度概率模型,通过采用信赖域算法对模型参数进行估计,并通过模型检验及应用实例对模型的有效性和实用性进行验证。研究结果表明:丝状放电的灰度直方图(gray level histogram,GLH)服从双高斯概率分布,而均匀放电的GLH则服从单高斯分布。随着曝光时间的逐渐增大,由双高斯概率模型计算得到的丝状放电中放电区域和背景区域的灰度平均值和标准差均逐渐增大,由单高斯概率模型计算得到的均匀放电的灰度平均值也逐渐增大,但标准差基本保持不变。空气气隙间距的减小使GLH由均值逐渐变大的双高斯分布转化为均值逐渐变小的单高斯分布,表明放电产生由丝状放电向均匀放电的转化,丝状放电强度逐渐增大,而均匀放电强度逐渐减小。以上结果表明,所建模型可以有效地对丝状和均匀放电进行定量识别。