1.一种基于超分辨率的指静脉识别方法，其特征在于包括如下步骤：A，采集指静脉图像；

B，重建高分辨率指静脉图像；

所述的步骤B具体为：

S21，原始的指静脉图像输入到图像超分辨率模型的低频子网络中进行卷积和正则化交替处理，输出同样分辨率的指静脉结构特征图，得到其结构特征值数据；

S22，通过3个残差块组成的网络提取指静脉结构特征图的细节部分，得到其细节特征值数据；

S23，对得到的结构特征值和细节特征值进行加权求和，得到完整全面的指静脉特征值集合；

S24，通过一层卷积网络，将完整的指静脉特征值映射为r*r个原始分辨率大小的候选图像；其中r为图像清晰度放大倍数；

S25，对r*r个候选图像进行排列组合，选取清晰度最高的图像作为输出的高分辨率指静脉图像；

C，图像预处理；

D，提取指静脉纹路特征；

E，保存指静脉特征到数据库。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像超分辨率的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤A为：近红外光源位于手指两侧，当手指两侧的红外光穿过手指时，位于手指下面的CCD摄像头采集到指静脉图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像超分辨率的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤S21中的低频子网络包含3个卷积层和3个正则化层，每一层中的卷积核大小固定，均为深度为64的3*3卷积核。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像超分辨率的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤S22具体为：将步骤S21得到的指静脉结构特征图输入到图像超分辨率模型的高频子网络中进行处理，高频子网络包含3个残差块，前一个残差块的输入和输出同时作为下一个残差块的输入，每一个残差块包含2个深度为64，卷积核大小为3*3的卷积层和一个正则化层，对当前图像进行卷积和正则化交替处理，输出图像的细节特征图。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像超分辨率的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤C具体为：C1，遍历整个高分辨率指静脉图像，设定一个移动的平均阈值，如果图像中的某个像素低于整个平均值，则设为黑色，否则设为白色，输出二值图像；

C2，采用Gabor滤波器对指静脉二值图像进行图像增强；

C3，对图像各个领域内的像素值按大小排序，将像素值中位数作为新的像素值，对图像进行去噪；

C4，通过判断像素点在领域内是否为内部点，连通点，断点，提取静脉的骨架。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像超分辨率的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤D具体为：对于预处理得到的高清指静脉骨架图进行SHIFT特征提取。