1.一种基于短视频图像的立木深度图生成方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、以待处理立木为中心，轻微移动拍摄装置拍摄小运动短视频；

步骤2、选取小运动短视频的首帧作为参考立木图像，利用Graph Cut立木分割算法对所述参考立木图像进行前后背景标注，得到立木分割图像；

步骤3、提取所述立木分割图像、立木图像的亚像素角点，得到特征点；

其中，所述步骤3的过程具体为：利用高斯模型构建角点的函数模型M，如下式1所示，对所述立木分割图像、立木图像分别进行亚像素角点检测：

T T

其中，X＝(x,y) 表示立木图像像素的位置；θ＝(A,B,σ,μ,ν) 是立木图像中点的参数模型，A为背景强烈程度，B为亮区域中的强烈程度的峰值，(μ,ν)为亮区域中峰值所在的位置，σ为高斯模型方差；

然后最小化点与对应像素位置I(X)的强度误差E(θ)，获得峰值所在位置，即为亚像素角点的位置，E(θ)用如下公式表示为：在获得特征点后，采用光流法进行特征点跟踪，每次跟踪都是前一帧和后一帧双向执行，以剔除大于0.1像素的双向误差的异常值特征点，从而得到最终的特征点；

步骤4、然后跟踪匹配所述特征点剔除误差点后，利用光束法平差获得拍摄装置的参数，并根据所得到参数对小运动短视频图像序列畸变矫正；

步骤5、再利用平面扫描法进行密集立体匹配，得到初始化的立木深度图；

步骤6、然后根据图像块之间的相似性，对初始化的立木深度图联合滤波，去除异常像素值，填充空洞，去噪后得到最终的立木深度图。

2.根据权利要求1所述基于短视频图像的立木深度图生成方法，其特征在于，在步骤4中，具体采用基于D‑U径向畸变模型的光束法平差逆深度参数化特征点，将畸变图像中的点直接映射到非畸变图像上；

然后最小化真实三维空间点在非畸变图像平面上的投影和重投影的差值，采用最小二乘法迭代调整优化拍摄装置的参数。

3.根据权利要求1所述基于短视频图像的立木深度图生成方法，其特征在于，在所述步骤5中，所述平面扫描法的过程具体为：所述平面扫描法将深度范围划分为多个虚拟平面，则空间中立木上一点M必定位于虚拟平面中的其中一个平面上；

同时，所有可观测到点M的视点，观察点M的信息必然一致；若点N与M在同一个平面上，点N可从所有视点被观测到，但观测到的并不是同样的颜色，则点N即在错误的扫描深度。