1.一种轮胎模具图像的拼接方法，其特征在于，包括：依次对待检测轮胎模具进行扫描并采集获得多幅原始图像，并对原始图像进行预处理生成多幅ROI图像；

通过相位相关法获取顺序相邻的每两幅ROI图像的重叠区域；

获取图像f和图像g被重叠区域覆盖的图像块，并根据以下公式获取图像f和图像g的差异度：其中，f是一幅图像，g是与f顺序相邻的另一幅图像，hf为图像f被重叠区域覆盖的图像块的HOG特征，hg为图像g被重叠区域覆盖的图像块的HOG特征；

判断当所述差异度大于预设阈值时，获取对应的两幅ROI图像，定义为第一图像和第二图像；

在所述第一图像上的预设坐标取预设尺寸的第一图像块，在所述第二图像上以所述预设尺寸搜索第二图像块，当所述第一图像块和第二图像块的相似度符合预设条件时，获取所述第二图像块的目的坐标；

根据所述预设坐标和所述目的坐标，重新定义第一图像和第二图像的重叠区域；

根据所述重新定义的重叠区域，对所述第一图像和第二图像进行拼接。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次对待检测轮胎模具进行扫描并采集获得多幅原始图像，并对原始图像进行预处理生成多幅ROI图像的步骤，包括：根据预设旋转角度依次对待检测轮胎模具进行扫描并采集获得多幅原始图像，并分别对所采集的每张原始图像进行处理后获得轮胎外侧圆弧形轮廓；

拟合轮胎外侧圆弧形轮廓的圆心和半径后，通过极坐标变换将待测的轮胎外侧圆弧形图像转换为平直型待测图像，并对所述平直型待测图像进行阈值分割后，定位轮胎模具图像区域，生成多幅待测的ROI图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过相位相关法获取顺序相邻的每两幅ROI图像的重叠区域的步骤，包括：获取顺序相邻的每两幅ROI图像的梯度图像；

通过计算所述梯度图像的归一化互功率谱，确定顺序相邻的每两幅ROI图像的位移量；

根据所述位移量，确定顺序相邻的每两幅ROI图像的重叠区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取顺序相邻的每两幅ROI图像的梯度图像的步骤，具体为：根据以下公式确定顺序相邻的每两幅ROI图像的梯度图像：其中，f是一幅图像， 为图像f的灰度值，g是与f顺序相邻的另一幅图像，是图像g的灰度值，m是ROI图像的像素行数，n是ROI图像的像素列数，mag1(d,φ)是图像f的梯度图像，mag2(d,φ)是图像g的梯度图像；

所述通过计算所述梯度图像的归一化互功率谱，确定顺序相邻的每两幅ROI图像的位移量的步骤，包括：根据以下公式对mag1(d,φ)和mag2(d,φ)进行二维傅里叶变换：其中，F(u，v)为mag1(d,φ)二维傅里叶变换后的值，G(u，v)为mag2(d,φ)二维傅里叶变换后的值，其中，u，v为mag1(d,φ)和mag2(d,φ)进行二维傅里叶变换后的坐标；

根据以下公式获取梯度图像的归一化互功率谱：

对S(u,v)进行傅里叶逆变换，求出使得逆变化值最大的坐标(p,x*)；

所述根据所述位移量，确定顺序相邻的每两幅ROI图像的重叠区域的步骤，具体为：根据以下公式获取确定重叠区域的宽度q：

q＝n-x*。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述第一图像上的预设坐标取预设尺寸的第一图像块，在所述第二图像上以所述预设尺寸搜索第二图像块，当所述第一图像块和第二图像块的相似度符合预设条件时，获取所述第二图像块的目的坐标的步骤，包括：在所述第一图像上取尺寸为mp×np的第一图像块，在所述第二图像上以尺寸为mp×np建立搜索模板，取所述搜索模板内的图像块为第二图像块；

提取第一图像块的HOG特征向量ht，在所述第二图像上移动所述搜索模板，并提取搜索模板对应的第二图像块HOG特征向量hx,t；

根据以下公式计算hx,t和ht的相似度：

其中，x为所述搜索模板左上角的水平坐标；

根据以下公式获取x的最佳取值：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设坐标和所述目的坐标，重新定义第一图像和第二图像的重叠区域的步骤，具体为：根据以下公式获取第一图像和第二图像的重叠区域的宽度*

q＝x+np。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述重新定义的重叠区域，对所述第一图像和第二图像进行拼接的步骤，具体为：使用加权渐变的融合方法对第一图像和第二图像的重叠区域进行拼接。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述使用加权渐变的融合方法对第一图像和第二图像的重叠区域进行拼接的步骤，包括：使用以下公式获取第一图像和第二图像融合后的灰度：其中，It为第一图像的灰度值，It+1是第二图像的灰度值，W是权重，根据第一图像和第二图像融合后的灰度，获取第一图像和第二图像拼接后的图像。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述mp取值为m；所述np取值为n/4。