1.一种深度图的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，图像特征点提取与匹配；

步骤二，计算图像特征点对应的空间点及图像在空间中的位姿；

步骤三，根据图像的匹配关系及在空间中的相对位置选择相邻图象作为参考图像；

步骤四，利用参考图像的深度图初始化当前图像的深度图；

步骤五，根据当前图像的深度图初始化像素个数判断其是否为关键帧，若为关键帧，则利用图像特征点的空间坐标重新初始化其深度图；

步骤六，逐像素优化得到的深度图。

2.根据权利要求1所述的一种深度图的计算方法，其特征在于，所述步骤一中，不同图像In(n＝1,2,3,…n)间利用快速最近邻搜索算法做特征匹配计算图像间的同名点，利用同名点计算基础矩阵，通过对极约束筛选匹配误差大的同名点，一组同名点对应一个三维空间点P。

3.根据权利要求1所述的一种深度图的计算方法，其特征在于，所述步骤二的具体方法如下：设空间点P＝(X，Y，Z)T，In中对应特征点坐标为pn＝(un,vn)T，相机内参矩阵为K，则重投影误差可表示为：计算开始时根据经验值随机初始化P的坐标与相机位姿Tn，通过集束调整迭代优化P的坐标与相机位姿Tn，逐步减小重投影误差，当重投影误差小于0.8时，认为此时P的坐标与相机位姿Tn为真实值。

4.根据权利要求1所述的一种深度图的计算方法，其特征在于，所述步骤三中，选择每张图像的参考图像时，候选的相邻图像需要满足两个条件：(1)图像同名点足够多，设当前图像特征点数量为M，候选的相邻图像特征点数量为N，同名点数量为S，则需要满足(2)图像间夹角足够小，设当前图像的法向量为 候选的相邻图像法向量为 则需要满足

5.根据权利要求1所述的一种深度图的计算方法，其特征在于，所述步骤四的具体方法如下：设当前图像需要初始化的深度图为Icur，旋转矩阵为Rcur，平移向量为tcur，参考图像的深度图为Ingb，旋转矩阵为Rngb，平移向量为tngb；

设Ingb(x,y)为tngb中一点，坐标为(x,y)，深度值d，设所有图像用相同相机拍摄，相机内参矩阵为K，则Ingb相机坐标系下Ingb(x,y)对应的空间点：世界坐标系下的空间点：

Pw投影到Icur相机坐标系下的空间点：

Pc_cur＝RcurPw+tcur

Pc_cur投影到Icur中的像素坐标为：

Icur(x,y)＝KPc_cur

若Icur(x,y)在图像范围内，设Pc_cur＝(X，Y，Z)T，则该点的深度值初始化Z。

6.根据权利要求1所述的一种深度图的计算方法，其特征在于，所述步骤五的具体方法如下：统计初始化的像素点个数，若小于图像像素点总数的40％，则认为该图像没有足够的相邻图像或者相邻图像的深度图尚未计算，此时认为该图像为关键帧；关键帧深度图利用图像中的特征点进行初始化，特征点深度是已知的，因此可以利用特征点构建三角网，没有初始化的点通过插值计算在三角网中的值做为初始化深度值。

7.根据权利要求1所述的一种深度图的计算方法，其特征在于，所述步骤六的具体方法如下：将当前图像与参考图像分别做局部匹配，匹配算法采用归一化互相关算法。