1.一种图像搜索方法，其特征在于，包括：

接收外部输入的查询图像；

从所述查询图像中获取基准目标对象；

接收外部输入的潜在目标对象的类型；

根据所述基准目标对象和所述潜在目标对象的类型从预设图像库中获取所述潜在目标对象，得到潜在目标对象集；

对所述潜在目标对象集中的潜在目标对象进行分类，得到多个类别的潜在目标对象；

以及分别计算所述多个类别的潜在目标对象与所述基准目标对象的关联程度；以及按照所述多个类别的潜在目标对象与所述基准目标对象的关联程度的高低顺序显示所述多个类别的潜在目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述潜在目标对象集中的潜在目标对象进行分类，得到多个类别的潜在目标对象包括：步骤11，计算所述潜在目标对象集中每个潜在目标对象的密度值；

步骤12，取所述潜在目标对象的密度值中最大密度值对应的潜在目标对象作为第K个聚类中心；

步骤13，将所述最大密度值和预设密度值比较；

步骤14，如果所述最大密度值大于或等于所述预设密度值，则对所述潜在目标对象集中每个潜在目标对象的密度值进行修正；

步骤15，重复执行步骤12至步骤14直至修正后的密度值中最大密度值小于所述预设密度值，其中，K的初始值为1，每重复执行一次步骤12至步骤14，K的值加1；

步骤16，如果所述最大密度值小于所述预设密度值，对所述潜在目标对象集中的潜在目标对象进行聚类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

采用如下公式计算所述潜在目标对象集中每个潜在目标对象的密度值：Dij＝||xi-xj||，

其中，INFi表示潜在目标对象的密度值，N表示潜在目标对象的总数，xi、xj表示所示潜在目标对象，Dij表示潜在目标对象xi和xj之间距离，Iij表示Dij的倒数，采用如下公式对所述潜在目标对象集中每个潜在目标对象的密度值进行修正：其中，r是一个正常数，xi表示所述潜在目标对象集中任意的潜在目标对象， 表示最大密度值对应的潜在目标对象， 表示最大密度值，INFik-1表示修正前的密度值，INFik表示修正后的密度值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述潜在目标对象集中的潜在目标对象进行分类，得到多个类别的潜在目标对象包括：步骤21，从所述潜在目标对象集中获取任意一个潜在目标对象，作为第一潜在目标对象；

步骤22，分别计算所述第一潜在目标对象与所述潜在目标对象集中剩余的潜在目标对象的相似度；

步骤23，将与所述第一潜在目标对象的相似度大于第二预设阈值的潜在目标对象与所述第一潜在目标对象划分为同一类别；

步骤24，从所述潜在目标对象集中剔除已分类的潜在目标对象；

步骤25，重复执行步骤21至步骤24直至所述潜在目标对象集为空集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下公式分别计算所述多个类别的潜在目标对象与所述基准目标对象的关联程度：Ci＝f(ni,1/disi)，

其中，Ci表示第i个类别的潜在目标对象与所述基准目标对象的关联程度，ni表示第i个类别中潜在目标对象的总数，dj表示第i个类别中第j个潜在目标对象与所述基准目标对象的距离。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述基准目标对象和所述潜在目标对象的类型从预设图像库中获取所述潜在目标对象，得到潜在目标对象集包括：从所述预设图像库获取第一图像集，其中，所述第一图像集中的每一张图像均包含所述基准目标对象的类型对应的对象和所述潜在目标对象的类型对应的对象；

分别计算所述第一图像集中每一张图像与所述基准目标对象的相似度；

取与所述基准目标对象的相似度大于第一预设阈值的图像作为第二图像集；以及从所述第二图像集中获取对应于所述潜在目标对象的类型的所有对象并作为所述潜在目标对象，得到所述潜在目标对象集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一图像集包括第一图像，分别计算所述第一图像集中每一张图像与所述基准目标对象的相似度包括计算所述第一图像与所述基准目标对象的相似度，计算所述第一图像与所述基准目标对象的相似度包括：从所述第一图像获取所述基准目标对象的类型对应的对象，作为第一对象；

计算所述第一对象与所述基准目标对象的相似度；以及

通过所述第一对象与所述基准目标对象的相似度确定所述第一图像与所述基准目标对象的相似度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述第一对象与所述基准目标对象的相似度包括：分别提取所述第一对象和所述基准目标对象的特征，其中，所述特征至少包括如下之一：纹理特征，颜色特征，结构特征；以及根据所述第一对象和所述基准目标对象的特征计算所述相似度。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基准目标对象包括第一基准目标对象和第二基准目标对象，所述第一图像集包括第二图像，分别计算所述第一图像集中每一张图像与所述基准目标对象的相似度包括计算所述第二图像与所述基准目标对象的相似度，计算所述第二图像与所述基准目标对象的相似度包括：从所述第二图像中获取所述第一基准目标对象的类型对应的对象和所述第二基准目标对象的类型对应的对象，作为第二对象和第三对象；

分别计算所述第二对象与所述第一基准目标对象的相似度和所述第三对象和所述第二基准目标对象的相似度；以及通过所述第二对象与所述第一基准目标对象的相似度和所述第三对象和所述第二基准目标对象的相似度确定所述第二图像与所述基准目标对象的相似度。

10.一种图像搜索装置，其特征在于，包括：

第一接收单元，用于接收外部输入的查询图像；

第一获取单元，用于从所述查询图像中获取基准目标对象；

第二接收单元，用于接收外部输入的潜在目标对象的类型；

第二获取单元，用于根据所述基准目标对象和所述潜在目标对象的类型从预设图像库中获取所述潜在目标对象，得到潜在目标对象集；

计算单元，包括：分类模块，用于对所述潜在目标对象集中的潜在目标对象进行分类，得到多个类别的潜在目标对象；第一计算模块，用于分别计算所述多个类别的潜在目标对象与所述基准目标对象的关联程度；以及显示单元，包括：显示模块，用于按照所述多个类别的潜在目标对象与所述基准目标对象的关联程度的高低顺序显示所述多个类别的潜在目标对象。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：第一获取模块，用于从所述预设图像库获取第一图像集，其中，所述第一图像集中的每一张图像均包含所述基准目标对象的类型对应的对象和所述潜在目标对象的类型对应的对象；

第二计算模块，用于分别计算所述第一图像集中每一张图像与所述基准目标对象的相似度；

第二获取模块，用于取与所述基准目标对象的相似度大于第一预设阈值的图像作为第二图像集；以及第三获取模块，用于从所述第二图像集中获取对应于所述潜在目标对象的类型的所有对象并作为所述潜在目标对象，得到所述潜在目标对象集。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一图像集包括第一图像，所述第二计算模块包括：第一获取子模块，用于从所述第一图像获取所述基准目标对象的类型对应的对象，作为第一对象；

第一计算子模块，用于计算所述第一对象与所述基准目标对象的相似度；以及第一确定子模块，用于通过所述第一对象与所述基准目标对象的相似度确定所述第一图像与所述基准目标对象的相似度。

13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述基准目标对象包括第一基准目标对象和第二基准目标对象，所述第一图像集包括第二图像，所述第二计算模块包括：第二获取子模块，用于从所述第二图像中获取所述第一基准目标对象的类型对应的对象和所述第二基准目标对象的类型对应的对象，作为第二对象和第三对象；

第二获取子模块，用于分别计算所述第二对象与所述第一基准目标对象的相似度和所述第三对象和所述第二基准目标对象的相似度；以及第二确定子模块，用于通过所述第二对象与所述第一基准目标对象的相似度和所述第三对象和所述第二基准目标对象的相似度确定所述第二图像与所述基准目标对象的相似度。