1.一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，包括如下步驟：
利用被查圖像的被查特征點的特征學習哈希函數(shù)；
利用哈希函數(shù)學習哈希重建矩陣；
利用哈希重建矩陣篩選得到與查詢特征點匹配的特征點。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，所述利用哈希重建矩陣篩選得到匹配的特征點的步驟中，具體包括如下步驟：
對查詢特征點和被查特征點通過距離度量篩選候選特征點；
對候選特征點及查詢特征點進行哈希重建；
對哈希重建后的候選特征點及哈希重建后的查詢特征點進行相似度對比，最后得到匹配的特征點。
3.如權(quán)利要求2所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，具體包括如下步驟：
步驟S1：利用被查圖像的被查特征點的特征學習哈希函數(shù)；
步驟S2：利用步驟S1中得到的哈希函數(shù)學習旋轉(zhuǎn)矩陣和哈希重建矩陣；
步驟S3：利用步驟S2得到的旋轉(zhuǎn)矩陣，得到查詢特征點的哈希碼和被查特征點的哈希碼；
步驟S4：將步驟S3得到的查詢特征點的哈希碼與被查特征點的哈希碼進行距離度量，將所有距離小于閾值的被查特征點作為候選特征點集合；
步驟S5：利用步驟S2得到的哈希重建矩陣，對查詢特征點及步驟S4篩選出的候選特征點集合進行哈希重建，得到查詢特征點的重建特征及步驟S4篩選出的候選特征點集合的重建特征；
步驟S6：將步驟S5中的候選特征點集合的重建特征分別與查詢特征點的重建特征進行相似度對比，并按相似度從大到小進行排序，最后得到匹配的特征點。
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，在所述步驟S1：利用被查圖像的被查特征點的特征學習哈希函數(shù)的步驟中，具體包括：通過哈希方法利用被查圖像的被查特征點的特征學習哈希函數(shù)。
5.如權(quán)利要求4所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，在所述步驟S1中，通過哈希方法利用被查圖像的被查特征點的特征學習哈希函數(shù)的步驟中，采用的所述哈希方法為ITQ哈希方法，具體包括如下步驟：
步驟S1.1：對被查圖像的被查特征點的特征矩陣X進行PCA降維，得到PCA降維矩陣T；
步驟S1.2：利用上一步得到的PCA降維矩陣T，得到對被查特征點的特征矩陣X進行PCA降維后的特征矩陣V，V＝TX；
步驟S1.3：構(gòu)建哈希函數(shù)。
6.如權(quán)利要求5所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，所述步驟S1中構(gòu)建的哈希函數(shù)為：
其中，H為哈希碼矩陣，R為ITQ的旋轉(zhuǎn)矩陣，U為哈希重建矩陣，X為被查特征點的特征矩陣。
7.如權(quán)利要求6所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，所述步驟S2：利用步驟S1中得到的哈希函數(shù)學習旋轉(zhuǎn)矩陣和哈希重建矩陣的步驟，具體包括：
對步驟S1中得到的哈希函數(shù)進行迭代優(yōu)化，得到旋轉(zhuǎn)矩陣R和哈希重建矩陣U。
8.如權(quán)利要求7所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，所述步驟S3：利用步驟S2得到的旋轉(zhuǎn)矩陣，得到被查特征點的哈希碼和查詢特征點的哈希碼的步驟，具體包括如下步驟：
步驟S3.1：對于被查特征點的特征矩陣xi，利用步驟S1.1得到的PCA降維矩陣T進行特征降維，得到降維后的被查特征點的特征向量xi′＝Txi；
步驟S3.2：利用步驟S2得到旋轉(zhuǎn)矩陣R和上一步得到的降維后的被查特征點特征向量xi′，得到哈希碼hi＝Rxi′；
步驟S3.3：對于查詢特征點的特征矩陣q，利用步驟S1.1得到的PCA降維矩陣T進行特征降維，得到降維后的查詢特征點的特征向量q′＝Tq；
步驟S3.4：利用步驟S2得到旋轉(zhuǎn)矩陣R和上一步得到的降維后的查詢特征點的特征向量q′，得到哈希碼hq＝Rq′。
9.如權(quán)利要求1-8中任一項所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，所述步驟S5：利用步驟S2得到的哈希重建矩陣，對查詢特征點及步驟S4篩選出的候選特征點集合進行哈希重建，得到查詢特征點的重建特征及步驟S4篩選出的候選特征點集合的重建特征的步驟中，所述查詢特征點的重建特征q″＝Uhq，步驟S4篩選出的候選特征點集合的重建特征xi″＝Uhi。
10.如權(quán)利要求9所述的一種基于哈希重建的圖像特征點匹配方法，其特征在于，所述被查特征點的特征采用SIFT特征。