1.一种多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，所述方法包括：S1.输入多个相似图像；

S2.识别每个图像中的人像并提取人像特征；

S3.若图像中的人像仅有一人，分析每个图像的人像特征找到综合特征最优的图像；若图像中的人像有一人以上，分析每个图像中每个人的人像特征分别找到每个人的综合特征最优的一个图像，若每个人的综合特征最优的一个图像是同一个图像，则该图像即为综合特征最优的图像；若每个人的综合特征最优的一个图像不是同一个图像，则融合每个人在其综合特征最优的一个图像上的特征人像形成新的图像，该新的图像即为综合特征最优的图像；

其中，所述S2中识别每个图像中的人像并提取人像特征包括：S4.识别并提取人像轮廓；

S5.识别并提取人像的面部特征、形体特征、姿势特征；

其中，所述S3中综合特征最优的评价包括：S6.建立并选取特征评价指标；

S7.确定特征评价指标的判定准则；

S8.确定特征评价指标占综合特征指标的权重；

S9.计算综合特征指标的具体数值，综合特征指标最大的图像即为综合特征最优；

其中，所述S7特征评价指标的判定准则包括：S10.确定各项特征指标的范围并对范围进行区域划分，对不同区域定义相应的数值；

S11.判定各项特征指标落于所述划分的区域的哪一区域，将该区域所定义的数值赋予该项特征指标；

所述S10的区域划分和定义数值采用机器学习算法；

所述综合特征指标为所选取并重新赋值的特征指标的加权平均；

所述综合特征指标在满足一定预设条件的情况下会强制置零，所述预设条件为系统判断人像的眼睛闭合，即当系统判断该图像中的目标人像的眼睛闭合时，则该图像中的目标人像非综合特征最优的特征人像；所述融合图像包括：S12.选取一个图像作为基底图像，S13.将基底图像中每个人的人像替换成其综合特征最优的一个图像上的特征人像；

所述S13中的替换为提取每个人在其综合特征最优的一个图像上的特征人像并进行整体替换；或者为提取每个人在其综合特征最优的一个图像上的与基底图像不同的特征并进行替换；

或者，所述S12中基底图像为具有最优背景的图像，其中选出最优背景图像的算法为：S14.建立并选取背景特征评价指标；

S15.确定背景特征评价指标的判定准则；

S16.确定背景特征评价指标占背景指标的权重；

S17.计算背景指标的具体数值，背景指标最大的图像作为基底图像；

其中，建立的背景特征评价指标可以是包含色彩特征指标、抖动特征指标、光线特征指标，所述选取背景特征评价指标为选取建立的背景特征评价指标的一项或多项；

所述S15背景特征评价指标的判定准则包括：S18.确定各项背景特征评价指标的范围并对范围进行区域划分，对不同区域定义相应的数值；

S19.判定各项背景特征评价指标落于所述划分的区域的哪一区域，将该区域所定义的数值赋予该项背景特征评价指标；

所述S18的区域划分和定义数值采用机器学习算法；

所述背景指标为所选取并重新赋值的背景特征评价指标的加权平均；

或者，所述S12中基底图像为特征替换步骤数最少或计算量最少的图像，其中选出替换步骤数最少图像的算法为：

S20.假设每张图都作为基底图像；

S21.计算需要替换的特征量，特征量最少的图像为替换步骤数最少图像；

其中选出计算量最少图像的算法为：S22.假设每张图都作为基底图像；

S23.计算需要替换的每个特征替换时需要改变的路径，路径最小的图像为计算量最少图像。

2.根据权利要求1所述的多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，找到或形成所述综合特征最优的图像，删除或预删除除了综合特征最优的图像以外的其他相似图像。

3.根据权利要求1所述的多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，所述S1中输入图像采用手动输入和自动输入两种方式，所述手动输入为用户选定相似图像或连拍图像，所述自动输入为系统在图像库里搜索相似图像或连拍图像。

4.根据权利要求3所述的多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，所述的搜索相似图像满足预设条件包括所述多张相似图像的图像相似度大于或等于所设定的阈值、所述多张相似图像的生成时间在一定时间范围内、和所述多张相似图像的生成位置在同一位置区域内中的至少一个条件。

5.根据权利要求4所述的多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，所述S6中建立的特征评价指标包含面部特征指标、形体特征指标、姿势特征指标，所述选取特征评价指标为选取建立的特征评价指标中的一项或多项。

6.根据权利要求5所述的多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，所述面部特征指标包含面部比例特征指标、脸型特征指标、面部阴影特征指标、五官特征指标、皮肤特征指标，形体特征指标包含身体各处的比例特征指标，姿势特征指标包含手势特征指标、脚位特征指标。

7.根据权利要求6所述的多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，所述综合特征指标在满足一定预设条件的情况下会强制置零。

8.根据权利要求7所述的多图像特征比对及择优融合的方法，其特征在于，所述综合特征最优的评价方法通过用户习惯操作进行调整或重新定义。

9.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、存储器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，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法的步骤。