1.一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，包括：

步骤S01,提取查询图像的图像描述符向量Vs和图像描述符量化向量Qs，其中Vs = ，Qs = ；

max max‑1

步骤S02，选取图像描述符向量的顶部最大值T，并确定顶部最大值T分量值q , q , max‑2 max‑T+1 max max‑1 max‑2 max‑T+1q ,… q 和第一关键字 , , ,… ，其中 i是N维空间指数, i∈ (0, 1, …N‑1), l是其中一量化级, l ∈ (0, 1, …L‑1)；

步骤S03,利用第一关键字查询量化值文档对应查询表，获得相似或相同图像的文档ID docidj； 所述量化值文档对应查询表是以第一关键字作为关键字，将位图数组作为内容构建的；所述步骤S03具体包括：步骤S31,选择最大量化值的所有图像文档docid，并形成相关的第一位图数组，并将第一位图数组中所有位置位按位OR逻辑运算后转移到最终位图数组；

步骤S32,选择最大量化值小于1的所有图像文档docid，使用第一关键字查询量化值文档对应查询表，获得第二位图数组，并将第二位图数组中所有位置位按位OR逻辑运算后转移到最终位图数组；

步骤S33,选择最大量化值大于1的所有图像文档docid，使用第一关键字查询量化值文档对应查询表，获得第三位图数组，并将第三位图数组中所有位置位按位OR逻辑运算后转移到最终位图数组；

步骤S34，通过最终位图数组的每个位获取相似或相同图像的文档ID docidj；

其中，步骤S32中第一关键字max的l为l‑1，步骤S33中第一关键字的l为l+1；

步骤S04，利用文档ID docidj作为第二关键字查询文档图像向量对应查询表，获得每个文档对应的候选图像描述符向量Vj，其中Vj = ；所述文档图像向量对应查询表是以第二关键字作为关键字，将候选图像描述符向量Vj、候选图像描述符量化向量Qj和图像名称作为内容构建的；

步骤S05,比较查询图像的图像描述符向量Vs和候选图像描述符向量Vj两者的相似匹配度；

步骤S06,对相似匹配度结果排序，对照文档图像向量对应查询表获取相同或相似图像名称。

2.根据权利要求1所述的一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，还包括：在步骤S01前，构建文档图像向量对应查询表和量化值文档对应查询表。

3.根据权利要求2所述的一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，所述文档图像向量对应查询表构建过程如下：计算每个图像Ij的N维候选图像描述符向量Vj = ，Vj具有文档ID docidj，docidj是一个从0至最大数docidmax的顺序增量的整数；

计算候选图像描述符量化向量Qj = ,其中qji∈ (0, 1, 2…L‑

1), vji被映射到L级量化值qji中的一个；

将每个图像docidj作为关键字，将候选图像描述符向量Vj、候选图像描述符量化向量Qj和图像名称作为内容，构建文档图像向量对应查询表。

4.根据权利要求3所述的一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，所述计算候选图像描述符量化向量的具体步骤为：确定图像描述符向量Vj的最高限值vmax和最低限值vmin；

利用线性化量化计算公式计算图像描述符量化向量：qji= integer( L • (vji‑ vmin)/( vmax ‑ vmin))，其中公式integer()表示将浮点结果转化为有效量化值最接近的整数。

5.根据权利要求3所述的一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，所述量化值文档对应查询表构建过程如下：计算第一关键字key = ；

计算每个图像文档docid的位图数组，位图数组具有M字节或M/8+1字节，M是图像文档的总量，位图数组设置位置n的位表示具有docidj为n的图像文档，并且图像文档中相应图像具有相应的图像描述符量化值；

将第一关键字作为关键字，将位图数组作为内容，构建量化值文档对应查询表。

6.根据权利要求1所述的一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，所述步骤S31在选择最大量化值的所有图像文档docid并形成相关第一位图数组前，还包括设置max max‑1 max‑2docidBitMapArray , docidBitMapArray , docidBitMapArray ,… max‑i… max‑(T‑1) max max‑1

docidBitMapArray docidBitMapArray 为与顶部最大值T分量值q , q , max‑2 max‑T+1

q ,… q 相关的docid位图数组。

7.根据权利要求1所述的一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，所述步骤S05具体包括：计算查询图像的图像描述符向量Vs和候选图像描述符向量Vj之间的向量距离：

2 2 2 1/2

distance(Vs, Vj) = [(vs1 – vj1) + (vs2 – vj2) + …+ (vsN– vjN) ] ,其中，N为向量维度；当距离为0时，则查询图像与图像集匹配，当距离小于0时，距离代表图像之间不同程度的相似性。

8.根据权利要求7所述的一种相同或相似图像搜索方法，其特征在于，所述步骤S06具体为：对距离结果进行降序排序，对照文档图像向量对应查询表获取相同或相似图像名称。