1.一种识别相似图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1 用户输入检索对象给检索系统；

S2 对检索对象进行分块；所述检索系统对检索对象进行分块，形成不同的第一图像窗口，提取出第一图像窗口的第一图像特征文件；分块包括细窗口大小及细滑动步长两个参数；

S3 对检索库中的所有对象进行分块；检索系统按照同步骤S1和步骤S2中的分块对检索库中的所有对象进行同样的操作，分块形成第二图像窗口及对应的第二图像特征文件；

S4 检索系统进行比对；将第一图像特征文件与第二图像特征文件进行比对，得到相似结果；

S5 检索系统将最后相似结果进行排序展示。

2.根据权利要求1所述的识别相似图像的方法，其特征在于：所述提取特征采用的是梯度方向直方图方法。

3.根据权利要求1所述的识别相似图像的方法，其特征在于：所述提取特征采用的是哈希算法。

4.根据权利要求1所述的识别相似图像的方法，其特征在于：在执行步骤S4之前，先对第一图像窗口与第二图像窗口进行相似性判断，筛选出具有相似可能性的结果后再执行S4。

5.根据权利要求4所述的识别相似图像的方法，其特征在于：相似性条件的判断如下：(1)待比较窗口的中心位置Bi-j，目标窗口中心位置Ai，偏移范围为u，满足关系如下：且 且

(2)设Ai的长宽比 Bi-j的长宽比 则有 且

6.根据权利要求5所述的识别相似图像的方法，其特征在于：在步骤S4中，对匹配结果执行如下步骤：S510 对于检索对象中的任意窗口，计算与之相匹配的第二图像窗口的汉明距离，得到最小汉明距离；

S511 定义相似阈值，最小汉明距离小于相似阈值时，标记为相似结果。

7.根据权利要求6所述的识别相似图像的方法，其特征在于：在步骤S5之前执行如下步骤：S710 检索系统将相似结果采用尺度-空间一致法做进一步分析如下：设一对匹配窗口{(x1,y1),(x′1,y′1)}:{(x2,y2),(x′2,y′2)}(其中(x1,y1)、(x1′,y1′)分别表示窗口1左上角和右下角坐标，(x2,y2)、(x2′,y2′)表示窗口2左上角和右下角坐标，则存在空间变换模使得 可求解出L；

S711 采用RANSAC算法排除错误的相似结果，保留在尺度上和空间位置上都具有一致性的相似结果。

8.根据权利要求7所述的识别相似图像的方法，其特征在于：在步骤S711后，执行如下步骤：S810 分割出相似区域；检索系统定义一个自适应性阈值，根据自适应性阈值分割出相似区域；

S811 统计相似结果中匹配窗口的数目；检索系统定义匹配权重，将相似结果中的匹配窗口进行加权叠加，统计覆盖每个匹配窗口中心点的匹配窗口的数目。

9.根据权利要求8所述的识别相似图像的方法，其特征在于：所述匹配权重的范围为

0.5到1.5，所述匹配权重的取值由匹配窗口的汉明距离决定，汉明距离与匹配权重呈反比关系。

10.权利要求1-9任一项所述的图像检索方法在商标图形检索中的应用。