1.一种基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：确定图像P中的像素点包括N行M列，并对该图像P所有像素点进行坐标编号，得到该图像所有像素点的坐标集合S；计算图像P的中心像素点坐标(a1,b1)；

S2：确定图像P的中心像素点的影响领域

步骤S2中确定图像P的中心像素点的影响领域 的具体内容为：定义图像P的中心像素点(a1,b1)的影响领域为：其中：(k,l)为该影响领域中的位置点坐标；

β为领域半径；该领域半径β的取值范围为0≤β≤X，β取整数； 其中a2为图像P的行数N的一半数值向下取整的数值，b2为图像P的列数M的一半数值向下取整的数值；

S3：根据步骤S1得到的坐标集合S和步骤S2得到的影响领域 分别计算得到图像P中所有像素点重新排序后的向量P2；领域半径β的取值范围为0≤β≤X；

S4：设定图像P分割后图像的尺寸大小，将S3得到的向量P2划分为c个相同大小的向量，并将该c个向量作为图像P的分割图像数据进行保存。

2.根据权利要求1所述的基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法，其特征在于：步骤S1的具体步骤为：

S11：获取待分割图像P，以像素为单位，确定图像P中像素点的行数N和列数M；

S12：对每个像素点所在行数和列数进行坐标编号，图像P的所有像素点坐标可表示为集合S＝{(i,j)|1≤i≤N,1≤j≤M,i,j∈Z}；

S13：根据图像P中像素点的行数N和列数M，计算得到图像P的中心像素点坐标为(a1,b1)；其中a1为图像P的行数N的一半数值向上取整的数值；b1为以图像P的列数M的一半数值向上取整的数值。

3.根据权利要求1所述的基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法，其特征在于：步骤S3向量P2的计算步骤具体为：

S31：设定向量P2为空向量，且向量P2大小为：(N×M)×1，领域半径β的初始值为0；

S32：计算 得到当前领域半径的坐标，并将当前领域半径的坐标放入向量P2后，进入步骤S33；

S33：判断是否满足β≤X，若是令β＝β+1，返回步骤S32；否则，输出图像P中所有像素点重新排序后的向量P2。

4.根据权利要求3所述的基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法，其特征在于：步骤S32中将当前领域半径的坐标放入向量P2的具体内容为：假设交集 中有n1个坐标，设定n1个坐标按照行或者列坐标优先的排序方式进行坐标排序和坐标编号后；按照坐标编号大小由小到大或者由大到小的顺序逐个取出后，依次放入向量P2末端，形成新的向量P2。

5.根据权利要求4所述的基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法，其特征在于：步骤S4的步骤为：

S41：设定图像P分割后小尺寸的图像的尺寸大小为N1行，M1列；

S42：得到图像P可分割出的小尺寸图像的个数为：S43：向量P2中的第1个元素到第(c‑1)×(N1×M1)个元素分成c‑1个向量，每个向量元素个数为N1×M1；

S44：将向量第(c‑1)×(N1×M1)+1个元素到第N×M个元素组成第c个向量；

若第c个向量元素个数小于N1×M1个，则对该向量补零值，使其元素个数为N1×M1个。