1.一种点云配准方法，其特征在于，包括：

获取每个图像帧的特征描述符集合；

根据两相邻图像帧的特征描述符集合获得对应图像帧对的匹配点集；

利用相邻三帧图像帧对应的两个匹配点集获得两相邻图像帧对的共同特征数据；

利用所述共同特征数据获得两相邻图像帧对的精配准矩阵；

根据两相邻图像帧的精配准矩阵对两相邻图像帧对的共同特征数据进行精配准，获得被测对象全视角的三维轮廓信息。

2.如权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于，根据两相邻图像帧的特征描述符集合获得对应图像帧对的匹配点集的步骤包括：将任一图像帧的特征描述符集合为基准，在特征空间中对相邻另一图像帧的特征描述符集合进行搜索，获得第一距离值和第二距离值；

根据所述第一距离值和所述第二距离值获得匹配度量值；

设置第一匹配阈值，且所述匹配度量值小于所述第一匹配阈值，根据所述第一匹配阈值获得第一匹配结果；

根据所述第一匹配结果获得两相邻图像帧的基础矩阵；

设置第二匹配阈值，所述第二匹配阈值大于所述第一匹配阈值，根据所述第二匹配阈值获得第二匹配结果；

利用所述基础矩阵和所述第二匹配结果获得两相邻图像帧的匹配点集。

3.如权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于，利用相邻三帧图像帧对应的两个匹配点集获得两相邻图像帧对的共同特征数据的步骤包括：将相邻三帧图像帧中一相邻图像帧对的匹配点集为基准，基于相邻三帧图像帧中的中间图像帧，对另一相邻图像帧对的匹配点集进行全局搜索和对比，获得两相邻图像帧对的共同特征数据。

4.如权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于，利用所述共同特征数据获得两相邻图像帧对的精配准矩阵的步骤包括：根据两相邻图像帧对的共同特征数据、运动旋量的旋量坐标、单位矩阵、两相邻图像帧对的共同特征数据之间的粗运动关系获得运动旋量的系数；其中，所述两相邻图像帧对的共同特征数据之间的粗运动关系是根据粗拼接获得的；

根据所述运动旋量的系数、所述单位矩阵、所述运动旋量、所述两相邻图像帧对的共同特征数据之间的粗运动关系获得对应两相邻图像帧对的精配准矩阵。

5.如权利要求2所述的点云配准方法，其特征在于，获得第一距离值和第二距离值的步骤包括：将任一图像帧的特征描述符集合为基准，在特征空间中利用欧式距离对相邻另一图像帧的特征描述符集合进行k-d树搜索；

将搜索结果按照大小进行升序排列，从排序结果中取前两个值作为第一距离值和第二距离值。

6.如权利要求2所述的点云配准方法，其特征在于，所述第一匹配结果基于随机采样一致性处理获得所述基础矩阵。

7.如权利要求2所述的点云配准方法，其特征在于，利用所述基础矩阵和所述第二匹配结果获得两相邻图像帧的匹配点集的步骤包括：利用所述基础矩阵，基于极线约束集合关系对所述第二匹配结果进行过滤，获得两相邻图像帧的匹配点集。

8.如权利要求4所述的点云配准方法，其特征在于，所述运动旋量根据运动旋量的维数确定。

9.如权利要求4所述的点云配准方法，其特征在于，所述运动旋量的系数利用最小二乘法获得。

10.一种点云配准装置，其特征在于，包括：

特征描述符集合获取单元，用于获取每个图像帧的特征描述符集合；

图像帧对的匹配点集获取单元，用于根据两相邻图像帧的特征描述符集合获得对应图像帧对的匹配点集；

搜索单元，用于利用相邻三帧图像帧对应的两个匹配点集获得两相邻图像帧对的共同特征数据；

精配准矩阵获取单元，用于利用所述共同特征数据获得两相邻图像帧对的精配准矩阵；

精配准单元，用于根据两相邻图像帧的精配准矩阵对两相邻图像帧对的共同特征数据进行精配准，获得被测对象全视角的三维轮廓信息。

11.如权利要求10所述的点云配准装置，其特征在于，所述图像帧对的匹配点集获取单元包括：距离值搜索模块，用于将任一图像帧的特征描述符集合为基准，在特征空间中对相邻另一图像帧的特征描述符集合进行搜索，获得第一距离值和第二距离值；

匹配度量值获取模块，用于根据所述第一距离值和所述第二距离值获得匹配度量值；

第一匹配模块，用于设置第一匹配阈值，且所述匹配度量值小于所述第一匹配阈值，根据所述第一匹配阈值获得第一匹配结果；

基础矩阵获取模块，用于根据所述第一匹配结果获得两相邻图像帧的基础矩阵；

第二匹配模块，用于设置第二匹配阈值，所述第二匹配阈值大于所述第一匹配阈值，根据所述第二匹配阈值获得第二匹配结果；

过滤模块，用于利用所述基础矩阵和所述第二匹配结果获得两相邻图像帧的匹配点集。

12.如权利要求10所述的点云配准装置，其特征在于，所述搜索单元进一步用于：将相邻三帧图像帧中一相邻图像帧对的匹配点集为基准，基于相邻三帧图像帧中的中间图像帧，对另一相邻图像帧对的匹配点集进行全局搜索和对比，获得两相邻图像帧对的共同特征数据。

13.如权利要求10所述的点云配准装置，其特征在于，所述精配准矩阵获取单元包括：运动旋量的系数获取模块，用于根据两相邻图像帧对的共同特征数据、运动旋量的旋量坐标、单位矩阵、两相邻图像帧对的共同特征数据之间的粗运动关系获得运动旋量的系数；其中，所述两相邻图像帧对的共同特征数据之间的粗运动关系是根据粗拼接获得的；

精配准矩阵模块，用于根据所述运动旋量的系数、所述单位矩阵、所述运动旋量、所述两相邻图像帧对的共同特征数据之间的粗运动关系获得对应两相邻图像帧对的精配准矩阵。

14.如权利要求11所述的点云配准装置，其特征在于，所述距离值搜索模块包括：k-d树搜索搜索子模块，用于将任一图像帧的特征描述符集合为基准，在特征空间中利用欧式距离对相邻另一图像帧的特征描述符集合进行k-d树搜索；

排序取值子模块，用于将搜索结果按照大小进行升序排列，从排序结果中取前两个值作为第一距离值和第二距离值。

15.如权利要求11所述的点云配准装置，其特征在于，所述第一匹配模块基于随机采样一致性处理所述第一匹配结果获得所述基础矩阵。

16.如权利要求11所述的点云配准装置，其特征在于，所述过滤模块利用所述基础矩阵、基于极线约束集合关系对所述第二匹配结果进行过滤获得两相邻图像帧的匹配点集。

17.如权利要求13所述的点云配准装置，其特征在于，所述运动旋量的系数获取模块利用最小二乘法获得所述运动旋量的系数。

18.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9任意一项权利要求所述的点云配准方法。

19.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现权利要求1～9任意一项权利要求所述的点云配准方法的步骤。