1.基于高斯加权或正弦加权的全景图像缝合方法，其特征在于：所述缝合方法包括以下内容：采集待缝合的图像，并确定图像重叠区域宽度ω；

以输入的某一幅图像为参考标准，调整剩余图像使其与参考图像同步；

提取完成调整后的图像重叠区域的特征点；

对图像重叠区域的宽度进行几何变换；

将变换后的通过加权算法得到最终的缝合图像；

所述对图像重叠区域的宽度进行几何变换包括以下内容：通过图像中重叠区域内的特征点计算重叠区域内景物到摄像机的距离；

按照距离由近到远进行排列，得到不同距离对应的图像重叠区域不同行的宽度ωi；

如果缝合重叠区域最近处距离d1，最远处距离d2，最近处重叠宽度ω1，最远处重叠区域ω2，则ωi与di成线性关系，满足ωi＝(ω1‑ω2)*di/(d2‑d1)；di为两个图像重叠区域内的P点到相机的距离；

根据不同行的图像重叠区域宽度ωi对图像进行几何变换；

其中，所述将变换后的图像通过加权算法得到最终的缝合图像包括通过高斯加权算法或者正弦加权算法得到最终缝合图像；

通过正弦加权算法得到最终缝合图像包括以下内容：将图像输入到正弦函数模型中；

按照图像重叠区域宽度ω计算不同行的重叠区域宽度ωi的正弦加权缝合函数，得到对应行重叠区域宽度ωi的缝合图像；

将所有行的缝合图像进行合成得到最终缝合图像；

其中，正弦函数模型为：S(x)＝Sin(x)；得到的不同行的重叠区域宽度ωi的正弦加权缝合函数为：f(x)＝f1(x)·(1‑S(ωi))+f2(x)·S(ωi)，(0＜S＜π/(2ωi))其中，f1(x)表示左侧图像，f2(x)表示右侧图像，ωi为重叠区域第i行的宽度，S为正弦函数；

通过高斯加权算法得到最终缝合图像包括以下内容：将图像输入到高斯函数模型中；

按照图像重叠区域宽度ω计算不同行的重叠区域宽度ωi的高斯加权缝合函数，得到对应行重叠区域宽度ωi的缝合图像；

将所有行的缝合图像进行合成得到最终缝合图像；

其中，高斯函数模型为： 得到的不同行的重叠区域宽度ωi的高斯加权缝合函数为：

f(x)＝f1(x)·(1‑G/ωi)+f2(x)·G/ωi，(0＜G＜ωi)其中，f1(x)表示左侧图像，f2(x)表示右侧图像，ωi为重叠区域第i行的宽度，G为归一化高斯函数。

2.根据权利要求1所述的基于高斯加权或正弦加权的全景图像缝合方法，其特征在于：所述以输入的某一幅图像为标准，调整剩余图像使其与标准图像同步包括以下内容：确定某一幅图像为参考图像；

以参考图像的亮度为参考标准，调节剩余图像的亮度使其与参考图像的亮度一致。

3.根据权利要求1所述的基于高斯加权或正弦加权的全景图像缝合方法，其特征在于：所述提取完成调整后的图像重叠区域的特征点包括通过SIFT图像特征提取算法实现对重叠区域内的特征点的提取；包括首先计算图像的DoG图像，然后在DoG图像中检测局部极值，最后通过黑森矩阵最大特征的方法对极值进行筛选出稳定极值。

4.一种存储介质，其内部存储有计算机程序指令，其特征在于：所述计算机程序指令运行时执行权利要求1‑3中任意一项所述的基于高斯加权或正弦加权的全景图像缝合方法的步骤。

5.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可以在所述处理器上运行的计算机程序指令，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序指令时执行权利要求1‑3中任意一项所述的基于高斯加权或正弦加权的全景图像缝合方法的步骤。