技術特征：

1.一種圖像特征樣本數(shù)據(jù)庫建立方法，其特征在于，包括：

對樣本圖片進行特征點檢測及提??；

分別對樣本圖片提取出的各特征點鄰域內(nèi)的像素點進行稀疏采樣，得到N*N像素陣，其中N為大于等于2小于等于64的整數(shù)；

將每個特征點的N*N像素陣提取灰度值，得到N*N的灰度矩陣；

將每個特征點的灰度矩陣進行K種不同階數(shù)的灰度量化，且每種階數(shù)的灰度量化矩陣用1個N2維向量進行描述，其中K為大于等于4且小于等于10的整數(shù)；

將從白色到黑色的整個灰度區(qū)間均分為K個子區(qū)間，根據(jù)特征點的N*N像素陣中的各像素點在各種階數(shù)的灰度量化值是否落入各灰度子區(qū)間，分別用N2*K矩陣描述樣本圖片的各特征點，得到樣本圖片各特征點的二進制描述矩陣；

將樣本圖片各特征點的二進制描述矩陣存入數(shù)據(jù)庫中，形成特征樣本數(shù)據(jù)庫。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述樣本圖片各特征點的二進制描述矩陣，具體為：

其中，每一行D_i,0D_i,1…D_i,k-1對應一個像素點i是否落在各個灰度子區(qū)間，且

$D_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}0,B_j\<G_{i,j}\<B_{j+1}\\ 1,G_{i,j}\≤B_j\∪G_{i,j}\≥B_{j+1}\end{array}\right.$

其中，G_i,j表示樣本圖像的稀疏采樣像素陣中像素點i在第j種階數(shù)下的灰度值，B_j表示灰度子區(qū)間j的最小灰度值。

3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對特征樣本數(shù)據(jù)庫中的每個特征點建立特征索引，并對特征樣本數(shù)據(jù)庫中的所有特征點建立索引樹，每個特征索引對應一個特征索引值。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對特征樣本數(shù)據(jù)庫的每個特征點建立特征索引，包括：

從特征點的稀疏采樣模型中隨機選取包含特征點自身的5～21個像素點作為索引點；

若索引點的灰度值大于稀疏采樣模型中所有像素點的灰度平均值，則記該索引點的值為1，否則記為0；

將5～21個索引點序列量化為5～21位二進制數(shù)的特征索引值。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引樹為B+樹結(jié)構(gòu)或B+樹的變形結(jié)構(gòu)。

6.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對輸入圖像進行特征點檢測及提取步驟中，若檢測出的特征點大于M個，則隨機選取M個特征點進行提取，其中，M為大于等于100且小于等于700的整數(shù)；

若檢測出的特征點小于M個，則提取出已檢測到的特征點，并對所述輸入圖像建立尺度因子為2至6的圖像金字塔，且對圖像金字塔的下一層進行特征點提取，直到提取的特征點到達M個。

7.一種圖像特征樣本數(shù)據(jù)庫，其特征在于，該圖像特征樣本數(shù)據(jù)庫采用如權(quán)利要求1至6任一項所述的方法建立而成。