1.一种基于图像处理的Wi-Fi定位指纹数据库构建方法，其特征在于，包括步骤：在环境中等间隔选择部分参考点，在选定的参考点处采集接收信号强度RSS，将该部分参考点物理位置与相应的接收信号强度映射为小幅图像，应用双三次图像插值方法，将图像扩大；通过自适应中值滤波方法进行图像去噪，滤除奇异点，并映射为指纹信息，得到环境中所有参考点的RSS估计值，根据RSS估计值构建出Wi-Fi定位指纹数据库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述等间隔选择参考点位置具体包括：将参考点均匀分布，相邻参考点距离为d，并对目标物理环境进行网格划分，网格顶点间距离为2d。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将该部分参考点物理位置与相应的接收信号强度映射为小幅图像具体包括：在网格顶点处采集指纹信息，将网格顶点及其来自每个无线接入点AP的接收信号强度看作是一幅图像的像素点及其对应的灰度值，定义一个大小为D×K的全零矩阵DATA用来存放所有参考点的指纹信息，将所有网格顶点对应某个AP的信号强度构成m×n的信号强度矩阵RSSk，将信号强度矩阵RSSk映射为图像的灰度值矩阵Fk，其中，K为AP总数，D为参考点总数，m,n分别为网格顶点的行数和列数，且有D＝

2m×2n。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用双三次图像插值方法，将图像扩大具体包括，为了估计放大后图像位置为(p,q)的像素点灰度值，在扩展后图像的灰度值矩阵F'k中构建一个滑动窗口B，如滑动窗口中已包含扩展像素，对滑动窗口中扩展像素的灰度值进行估计，否则，可在扩展图像矩阵F'k中预定位置处内插像素点获得放大图像计算扩展图像F'k中内插像素点与处于位置(s,t)的像素点在x轴方向的距离u＝(p％

2)/2，以及在y轴方向的距离v＝(q％2)/2，根据内插像素点与滑动窗口内各像素点在x轴与y轴方向的距离分别得x轴方向和y轴方向上的基函数向量A,C；计算放大后图像中像素点的灰度值 其中 表示图像矩阵 第p行q列像素点的灰度值，其中，p＝1,…,2m，q＝1,…,2n，s＝[p/2]+2，t＝[q/2]+2，％为取余符号。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应中值滤波方法具体包括，设定滤波窗口的最小尺寸amin×amin和最大尺寸amax×amax，将图像矩阵 上下、左右各扩展(amax-1)/2行和(amax-1)/2列，扩展像素的灰度值设为0，初始化滤波窗口边长a＝amin，令Spq为以像素点(p,q)为中心的滤波窗口，根据对滤波窗口内像素点的灰度值排列，获得滤波后图像矩阵 中位置为(p,q)的像素点灰度值 直至遍历环境中图像矩阵中所有像素点位置获得所有位置的像素点灰度值，输出滤波后图像矩阵 获得所有参考点的RSS估计值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据公式

获得插值基函数S(x)，基函数向量分别为：A＝

T

[S(1+u) S(u) S(1-u) S(2-u)]，C＝[S(1+v) S(v) S(1-v) S(2-v)]。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据公式：

获取信号强度矩阵RSS'k中

第p行第q列的元素RSS'k(p,q)，将图像矩阵 映射为信号强度矩阵RSS'k，其中，RSSk中元素的最大值与最小值为max(RSSk)和min(RSSk)，将RSS'k中元素逐列按序排列为D×1维矢量，并将其存储到矩阵DATA的第k列，遍历所有AP，将矩阵DATA中不同行矢量与其对应的参考点位置坐标共同构成定位指纹数据库中的指纹数据。