1.一种在触摸屏上再现图像三维形状特征的方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)利用公开的图像数据库，在外部服务器上构建能去除图像的细节特征而保留图像中物体的主要结构特征的深度学习模型；

(2)开发适用于Android系统的应用软件，将在外部服务器上训练好的深度学习模型移植到触摸屏设备上；

(3)设计用于与触摸屏交互和力触觉再现的力触觉装置；

(4)对于在触摸屏中显示的新图像，先使用深度学习模型对其进行平滑，再利用从明暗恢复形状(Shape From Shading，SFS)技术从平滑图像中恢复出物体的三维形状特征；然后使用力触觉装置在触摸屏上滑动，采用基于侧向力场或基于位移场的力触觉表达方法来再现图像的形状特征。

2.根据权利要求1所述的在触摸屏上再现图像三维形状特征的方法，其特征在于：步骤(1)中，所述深度学习模型是基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)构建的，该模型以公开的图像数据库为训练样本，并以相对全变分滤波器对每幅图像的平滑结果作为ground truth来训练网络。

3.根据权利要求1所述的在触摸屏上再现图像三维形状特征的方法，其特征在于：步骤(2)中，所述深度学习模型采用TensorFlow框架构建，训练好的深度学习模型移植到触摸屏设备上后，Android应用程序通过JNI技术调用深度学习模型中，由C++实现的方法。

4.根据权利要求1所述的在触摸屏上再现图像三维形状特征的方法，其特征在于：步骤(2)中，所述触摸屏设备是基于Android操作系统的。

5.根据权利要求1所述的在触摸屏上再现图像三维形状特征的方法，其特征在于：步骤(3)中，所述力触觉装置为指套式或手持式力触觉装置。

6.根据权利要求1所述的在触摸屏上再现图像三维形状特征的方法，其特征在于：步骤(4)中，所述SFS技术是基于计算量较小的Tsai&Shah算法实现的。