1.一种基于梯度幅值随机采样的图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对目标检测图像，截取感兴趣区域，得到第一模板图像；

S2、对第一模板图像进行预处理，得到模板图像采样点对的二进制串；

S3、将待匹配图像的像素点均移动一个步长，将移动后的待匹配图像按照步骤S2的方法，生成待匹配图像采样点对的二进制串；

S4、根据待匹配图像采样点对的二进制串与模板图像采样点对的二进制串间的最小距离，得到最小距离在目标检测图像的位置；

S5、采用图像金字塔的采样关系，将最小距离在目标检测图像的位置映射至目标检测图像，得到准确的目标位置，匹配结束。

2.根据权利要求1所述的基于梯度幅值随机采样的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、对第一模板图像进行金字塔下采样处理，得到第二模板图像；

S22、计算第二模板图像的梯度幅值；

S23、对第二模板图像的梯度幅值进行随机采样，得到模板图像的采样点；

S24、根据模板图像的采样点，生成模板图像采样点对的二进制串。

3.根据权利要求2所述的基于梯度幅值随机采样的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤S22中计算第二模板图像的梯度幅值的公式为：其中，(x，y)为第二模板图像的像素坐标，M(x，y)为第二模板图像的梯度幅值，f(x，y)为(x，y)点处灰度值。

4.根据权利要求2所述的基于梯度幅值随机采样的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤S23中随机采样的函数为：

其中，G(x，y)为随机采样的函数，σ为标准差，(x，y)为第二模板图像的像素坐标。

5.根据权利要求2所述的基于梯度幅值随机采样的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤S24包括以下分步骤：

S241、随机选择两个不同的模板图像的采样点构成采样点对，比较任意两个采样点间的幅值大小，得到表征采样点对间的幅值大小的二进制数；

其中，s(x)为任意两个采样点间的幅值大小关系，用“1”或“0”表示，pi，pj为任意采样点的幅值大小；

S242、将所有采样点对的二进制数组合，得到模板图像采样点对的二进制串。

6.根据权利要求1所述的基于梯度幅值随机采样的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤S4中待匹配图像采样点对的二进制串与模板图像采样点对的二进制串间的距离的计算公式为：

其中，d为待匹配图像采样点对的二进制串与模板图像采样点对的二进制串间的距离，x(i)为模板图像采样点对的二进制串，y(i)为待匹配图像采样点对的二进制串， 为异或操作。