1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述图像特征提取方法包括：获取当前确定的初始图像，并基于预设偏微分方程变换算法，自适应计算对所述初始图像进行特征迭代提取过程所需的目标局部方差，其中，所述预设偏微分方程变换算法通过拟合快速傅立叶变换与小波变换确定；

基于所述目标局部方差确定迭代过程所要提取的目标图像特征；

基于所述目标图像特征对所述初始图像进行特征迭代提取，获取目标特征提取图像；

其中，所述获取当前确定的初始图像，并基于预设偏微分方程变换算法，自适应计算对所述初始图像进行特征迭代提取过程所需的目标局部方差的步骤包括：在接收到初始图像输入指令时，获取所述初始图像输入指令中的初始图像的像素矩阵；

基于所述预设偏微分方程变换算法对所述像素矩阵进行希尔伯特黄变换，将所述像素矩阵变换为图像模态函数，并获取所述图像模态函数的瞬时频率；

基于所述瞬时频率生成所述图像模态函数的局部变化方差，并基于预设方差阈值确定所述局部变化方差中的目标局部方差；

所述基于所述目标局部方差确定迭代过程所要提取的目标图像特征的步骤包括：将超出所述预设方差阈值的局部变化方差所对应的初始图像像素作为所述目标图像特征；

所述基于所述目标图像特征对所述初始图像进行特征迭代提取，获取目标特征提取图像的步骤包括：确定首轮迭代所需的目标图像特征，并从所述初始图像中分离所述目标图像特征；

将分离后的初始图像作为下一轮迭代所需的目标迭代剩余图像，并基于所述目标迭代剩余图像与自适应更新后的目标局部方差进行下一轮迭代计算；

直至检测到满足预设收敛条件时，结束当前迭代过程，并将当前轮数迭代所对应的目标迭代剩余图像作为所述目标特征提取图像；

所述直至检测到满足预设收敛条件时，结束当前迭代过程的步骤包括：直至检测到当前迭代过程中的目标局部方差不大于预设方差阈值或当前迭代次数达到预设最大迭代次数时，结束当前迭代过程。

2.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述从所述初始图像中分离所述目标图像特征的步骤包括：基于所述预设偏微分方程变换算法，对所述初始图像进行给定频率的单模态偏微分方程变换，以从所述初始图像中分离出所述目标图像特征。

3.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于所述目标图像特征对所述初始图像进行特征迭代提取，获取目标特征提取图像的步骤之后，还包括：在所述初始图像为手势动作图像时，基于所述目标特征提取图像进行手势识别。

4.一种图像特征提取装置，其特征在于，所述图像特征提取装置包括：局部方差确定模块，用于获取当前确定的初始图像，并基于预设偏微分方程变换算法，自适应计算对所述初始图像进行特征迭代提取过程所需的目标局部方差，其中，所述预设偏微分方程变换算法通过拟合快速傅立叶变换与小波变换确定；

图像特征确定模块，用于基于所述目标局部方差确定迭代过程所要提取的目标图像特征；

特征迭代提取模块，用于基于所述目标图像特征对所述初始图像进行特征迭代提取，获取目标特征提取图像；

所述局部方差确定模块，还用于在接收到初始图像输入指令时，获取所述初始图像输入指令中的初始图像的像素矩阵；基于所述预设偏微分方程变换算法对所述像素矩阵进行希尔伯特黄变换，将所述像素矩阵变换为图像模态函数，并获取所述图像模态函数的瞬时频率；基于所述瞬时频率生成所述图像模态函数的局部变化方差，并基于预设方差阈值确定所述局部变化方差中的目标局部方差；

所述图像特征确定模块，还用于将超出所述预设方差阈值的局部变化方差所对应的初始图像像素作为所述目标图像特征；

所述特征迭代提取模块，还用于确定首轮迭代所需的目标图像特征，并从所述初始图像中分离所述目标图像特征；将分离后的初始图像作为下一轮迭代所需的目标迭代剩余图像，并基于所述目标迭代剩余图像与自适应更新后的目标局部方差进行下一轮迭代计算；

直至检测到满足预设收敛条件时，结束当前迭代过程，并将当前轮数迭代所对应的目标迭代剩余图像作为所述目标特征提取图像；

所述特征迭代提取模块，还用于直至检测到当前迭代过程中的目标局部方差不大于预设方差阈值或当前迭代次数达到预设最大迭代次数时，结束当前迭代过程。

5.一种图像特征提取设备，其特征在于，所述图像特征提取设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像特征提取程序，所述图像特征提取程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的图像特征提取方法的步骤。

6.一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有图像特征提取程序，所述图像特征提取程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的图像特征提取方法的步骤。