1.一种鱼眼图像匹配方法，其特征在于，包括：

获取待匹配鱼眼图像；所述待匹配鱼眼图像是采用鱼眼相机拍摄得到的；所述待匹配鱼眼图像包括第一鱼眼图像和第二鱼眼图像；

在鱼眼成像半球模型内构建内切三角格网多面体；所述三角格网多面体是由多个三角形格网构成的；

对所述待匹配鱼眼图像进行特征点提取，得到鱼眼图像特征点；

将所述鱼眼图像特征点投影到所述三角格网多面体上，并将三角形格网法线与鱼眼图像法线的方向角作为ASIFT算法中的经纬角，采用ASIFT算法对所述第一鱼眼图像和所述第二鱼眼图像进行匹配，得到鱼眼匹配图；

将所述三角格网多面体分别投影到第一鱼眼匹配图像和第二鱼眼匹配图像中，得到三角形网格鱼眼匹配图像；所述三角形网格鱼眼匹配图像为被三角形网格覆盖后的鱼眼图像；所述三角形网格是所述三角格网多面体投影得到的；所述三角形网格鱼眼匹配图像包括第一三角形网格鱼眼图像和第二三角形网格鱼眼图像；所述第一三角形网格鱼眼图像为所述鱼眼匹配图中对应的第一鱼眼图像；所述第二三角形网格鱼眼图像为所述鱼眼匹配图中对应的第二鱼眼图像；

采用动态统计的方法，将所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对删除，得到鱼眼图像稀疏匹配结果；所述错误匹配点对为错误三角形网格对中的匹配点；所述错误三角形网格对为三角形网格中匹配点数目小于预设阈值的三角形网格对。

2.根据权利要求1所述的一种鱼眼图像匹配方法，其特征在于，所述将所述鱼眼图像特征点投影到所述三角格网多面体上，并将三角形格网法线与鱼眼图像法线的方向角作为ASIFT算法中的经纬角，采用ASIFT算法对所述第一鱼眼图像和所述第二鱼眼图像进行匹配，得到鱼眼匹配图，具体包括：将所述鱼眼图像特征点投影到所述三角格网多面体上，将所述三角形格网法线与鱼眼图像法线的倾斜角确定为纬度角，所述三角形格网法线与鱼眼图像法线的旋转角确定为经度角；

依据所述纬度角、所述经度角、鱼眼相机焦距和鱼眼相机旋转角度，构建仿射变换矩阵；所述仿射变换矩阵其中，λ表示鱼眼相机焦距，λ＞0，γ表示鱼眼相机旋转角度，θ表示纬度角，φ为经度角；

依据所述仿射变换矩阵，采用ASIFT算法对所述三角形网格鱼眼图像进行匹配，得到鱼眼匹配图。

3.根据权利要求1所述的一种鱼眼图像匹配方法，其特征在于，所述采用动态统计的方法，将所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对删除，得到鱼眼图像稀疏匹配结果，具体包括：采用动态统计的方法确定所述三角形网格鱼眼匹配图像中三角形网格内部的匹配点的数目，将内部匹配点的数目与预设阈值进行比较，删除所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对，得到第一匹配结果；

将所述第一三角形网格鱼眼图像对应的三角形网格旋转预设角度，得到旋转后的第一三角形网格鱼眼图像，使得在旋转前位于三角形网格边缘上的匹配点落入三角形网格内部；

采用动态统计的方法确定旋转后的第一三角形网格鱼眼图像对应的三角形网格鱼眼匹配图像中三角形网格内部的匹配点的数目，将旋转后的内部匹配点的数目与预设阈值进行比较，删除所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对，得到第二匹配结果；

将所述第一匹配结果和所述第二匹配结果融合，得到鱼眼图像稀疏匹配结果。

4.根据权利要求3所述的一种鱼眼图像匹配方法，其特征在于，所述采用动态统计的方法确定所述三角形网格鱼眼匹配图像中三角形网格内部的匹配点的数目，将内部匹配点的数目与预设阈值进行比较，删除所述三角形网格鱼眼匹配图像的错误匹配点对，得到第一匹配结果，具体包括：确定优选三角形网格；所述优选三角形网格为所述第一三角形网格鱼眼图像中匹配点数目大于或等于第一预设阈值的三角形网格；

确定第一对应区域；所述第一对应区域为所述第二三角形网格鱼眼图像中的第一对应三角形网格；所述第一对应三角形网格为所述第二三角形网格鱼眼图像中与所述优选三角形网格对应的包含匹配点数目最多的三角形网格；

若所述优选三角形网格与所述第一对应区域中的匹配点对的数目大于或等于第二预设阈值，则将所述优选三角形网格与所述第一对应区域确定为第一匹配结果。

5.根据权利要求3所述的一种鱼眼图像匹配方法，其特征在于，所述采用动态统计的方法确定旋转后的第一三角形网格鱼眼图像对应的三角形网格鱼眼匹配图像中三角形网格内部的匹配点的数目，将旋转后的内部匹配点的数目与预设阈值进行比较，删除所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对，得到第二匹配结果，具体包括：确定旋转后优选三角形网格；所述旋转后优选三角形网格为旋转后的第一三角形网格鱼眼图像中匹配点数目大于或等于所述第一预设阈值的三角形网格；

确定第二对应区域；所述第二对应区域为所述第二三角形网格鱼眼图像中的第二对应三角形网格；所述第二对应三角形网格为所述第二三角形网格鱼眼图像中与所述旋转后优选三角形网格对应的包含匹配点数目最多的三角形网格；

若所述旋转后优选三角形网格与所述第二对应区域中的匹配点对的数目大于或等于第二预设阈值，则将所述旋转后优选三角形网格与所述第二对应区域确定为第二匹配结果。

6.一种鱼眼图像匹配系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待匹配鱼眼图像；所述待匹配鱼眼图像是采用鱼眼相机拍摄得到的；所述待匹配鱼眼图像包括第一鱼眼图像和第二鱼眼图像；

多面体构建模块，用于在鱼眼成像半球模型内构建内切三角格网多面体；所述三角格网多面体是由多个三角形格网构成的；

特征点提取模块，用于对所述待匹配鱼眼图像进行特征点提取，得到鱼眼图像特征点；

匹配模块，用于将所述鱼眼图像特征点投影到所述三角格网多面体上，并将三角形格网法线与鱼眼图像法线的方向角作为ASIFT算法中的经纬角，采用ASIFT算法对所述第一鱼眼图像和所述第二鱼眼图像进行匹配，得到鱼眼匹配图；

投影模块，用于将所述三角格网多面体分别投影到第一鱼眼匹配图像和第二鱼眼匹配图像中，得到三角形网格鱼眼匹配图像；所述三角形网格鱼眼匹配图像为被三角形网格覆盖后的鱼眼图像；所述三角形网格是所述三角格网多面体投影得到的；所述三角形网格鱼眼匹配图像包括第一三角形网格鱼眼图像和第二三角形网格鱼眼图像；所述第一三角形网格鱼眼图像为所述鱼眼匹配图中对应的第一鱼眼图像；所述第二三角形网格鱼眼图像为所述鱼眼匹配图中对应的第二鱼眼图像；

匹配点剔除模块，用于采用动态统计的方法，将所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对删除，得到鱼眼图像稀疏匹配结果；所述错误匹配点对为错误三角形网格对中的匹配点；所述错误三角形网格对为三角形网格中匹配点数目小于预设阈值的三角形网格对。

7.根据权利要求6所述的一种鱼眼图像匹配系统，其特征在于，所述匹配模块，具体包括：纬度角确定单元，用于将所述鱼眼图像特征点投影到所述三角格网多面体上，将所述三角形格网法线与鱼眼图像法线的倾斜角确定为纬度角，所述三角形格网法线与鱼眼图像法线的旋转角确定为经度角；

矩阵构建单元，用于依据所述纬度角、所述经度角、鱼眼相机焦距和鱼眼相机旋转角度，构建仿射变换矩阵；所述仿射变换矩阵其中，λ表示鱼眼相机焦距，λ＞0，γ表示鱼眼相机旋转角度，θ表示纬度角，φ为经度角；

匹配单元，用于依据所述仿射变换矩阵，采用ASIFT算法对所述三角形网格鱼眼图像进行匹配，得到鱼眼匹配图。

8.根据权利要求6所述的一种鱼眼图像匹配系统，其特征在于，所述匹配点剔除模块，具体包括：第一匹配点剔除单元，用于采用动态统计的方法确定所述三角形网格鱼眼匹配图像中三角形网格内部的匹配点的数目，将内部匹配点的数目与预设阈值进行比较，删除所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对，得到第一匹配结果；

网格旋转单元，用于将所述第一三角形网格鱼眼图像对应的三角形网格旋转预设角度，得到旋转后的第一三角形网格鱼眼图像，使得在旋转前位于三角形网格边缘上的匹配点落入三角形网格内部；

第二匹配点剔除单元，用于采用动态统计的方法确定旋转后的第一三角形网格鱼眼图像对应的三角形网格鱼眼匹配图像中三角形网格内部的匹配点的数目，将旋转后的内部匹配点的数目与预设阈值进行比较，删除所述三角形网格鱼眼匹配图像中的错误匹配点对，得到第二匹配结果；

融合单元，用于将所述第一匹配结果和所述第二匹配结果融合，得到鱼眼图像稀疏匹配结果。

9.根据权利要求8所述的一种鱼眼图像匹配系统，其特征在于，所述第一匹配点剔除单元，具体包括：第一确定子单元，用于确定优选三角形网格；所述优选三角形网格为所述第一三角形网格鱼眼图像中匹配点数目大于或等于第一预设阈值的三角形网格；

第二确定子单元，用于确定第一对应区域；所述第一对应区域为所述第二三角形网格鱼眼图像中的第一对应三角形网格；所述第一对应三角形网格为所述第二三角形网格鱼眼图像中与所述优选三角形网格对应的包含匹配点数目最多的三角形网格；

第三确定子单元，用于若所述优选三角形网格与所述第一对应区域中的匹配点对的数目大于或等于第二预设阈值，则将所述优选三角形网格与所述第一对应区域确定为第一匹配结果。

10.根据权利要求8所述的一种鱼眼图像匹配系统，其特征在于，所述第二匹配点剔除单元，具体包括：第四确定子单元，用于确定旋转后优选三角形网格；所述旋转后优选三角形网格为旋转后的第一三角形网格鱼眼图像中匹配点数目大于或等于所述第一预设阈值的三角形网格；

第五确定子单元，用于确定第二对应区域；所述第二对应区域为所述第二三角形网格鱼眼图像中的第二对应三角形网格；所述第二对应三角形网格为所述第二三角形网格鱼眼图像中与所述旋转后优选三角形网格对应的包含匹配点数目最多的三角形网格；

第六确定子单元，用于若所述旋转后优选三角形网格与所述第二对应区域中的匹配点对的数目大于或等于第二预设阈值，则将所述旋转后优选三角形网格与所述第二对应区域确定为第二匹配结果。