1.一种基于多粒度计算的图像图表示方法，其特征在于，包括：

S1：对图像进行高斯滤波平滑去噪处理，并将去噪后的图像转化为灰度图；

S2：采用Sobel算子计算灰度图x、y方向上的灰度值，得到整个图片的灰度值梯度Grad_map，并将最大灰度值梯度的像素点标记；

S3：在未标记的像素点中选取灰度值梯度最小的点作为中心点，根据设定的方差阈值和纯度阈值交叉更新x、y方向上的半径Rx，Ry，得到图像的一个粒矩GR＝[(x，y)，Rx，Ry]，并将该粒矩内的所有像素点标记；

S4：在重复S3步骤直到图像的所有像素点都被标记，得到整个图像的所有粒矩；

S5：根据的粒矩的中心点、半径判断粒矩之间是否相交，根据粒矩以及粒矩间的相交情况将图像进行矩到图的可视化，得到表示的图G。

2.根据权利要求1所述的一种基于多粒度计算的图像图表示方法，其特征在于，采用Sobel算子计算灰度图x、y方向上的灰度值，表示为：其中，Gx和Gy分别表示检测横向x及纵向y边缘检测的图像灰度值。

3.根据权利要求1所述的一种基于多粒度计算的图像图表示方法，其特征在于，根据设定的方差阈值和纯度阈值交叉更新x、y方向上的半径Rx，Ry，具体包括：初始化Rx和Ry为0，Rx通过横向扩增像素点的方式迭代递增半径，Ry通过上下扩增像素点的方式迭代递增半径，迭代过程Rx和Ry交替加一，每一次迭代完成后计算当前粒矩的纯度，得到当前粒矩的纯度后计算当前粒矩的方差，若当前方向的像素扩增使得当前的粒矩的方差和纯度都满足设定时或某个方向半径增加后粒矩的纯度p小于设定的纯度p或粒矩内方差大于设定的方差var_threshold，则Rx和Ry的半径迭代增加成功，否则将半径Rx和Ry迭代增加的半径减小一并在后续的迭代中停止增加，当两个方向的半径都停止增加后，当前的半径就是该粒矩最终的半径。

4.根据权利要求3所述的一种基于多粒度计算的图像图表示方法，其特征在于，纯度计算公式，表示为：其中，p表示粒矩的纯度，Rx表示粒矩横向扩增x个像素点的半径，Ry表示粒矩竖直方向扩增y个像素点的半径，n表示异类像素点。

5.根据权利要求3所述的一种基于多粒度计算的图像图表示方法，其特征在于，计算当前粒矩的方差，表示为：其中，var表示粒矩的方差，pixi表示粒矩中第i个像素的像素值，pixj表示粒矩中第j个像素的像素值，m表示粒矩内所有的像素点个数。

6.根据权利要求1所述的一种基于多粒度计算的图像图表示方法，其特征在于，根据粒矩以及粒矩间的相交情况将图像进行矩到图的可视化，得到表示的图G，具体包括：将每个粒矩视为图的节点V，如果两个矩形区域具有相交区域，则将这两个粒矩的中心点连接作为图的边，将所有粒矩的节点及其对应的边构成图像的图结构表示G＝(V，E)。