1.一种图片检索方法，其特征在于，包括：
获取处理图片；
对所述处理图片分别进行dct计算和dwt计算得到第一组哈希码；
旋转所述处理图片分别在90°、180°和270°上进行dct计算和dwt计算得到第二组哈希码、第三组哈希码和第四组哈希码；
基于四组哈希码计算并构建nb+树，并组合成为随机森林模型；
使用所述随机森林模型进行图片检索。
2.根据权利要求1所述的图片检索方法，其特征在于，在获取处理图片之前，所述方法还包括：
对图片进行预处理得到所述处理图片；
所述预处理包括：转换为灰度图，以及以设定重叠率对图片进行分割。
3.根据权利要求2所述的图片检索方法，其特征在于，对所述处理图片分别进行dct计算和dwt计算得到第一组哈希码，具体包括：
对处理图片进行dct和dwt变换，将所得到的除最低频率之外的所有低频系数求均值；
基于
其中，ai为第i块被分割的图的低频系数的平均值，m为各块低频系数平均值的中位数。
4.根据权利要求1所述的图片检索方法，其特征在于，基于四组哈希码计算并构建nb+树，并组合成为随机森林模型，具体为：
对dwt计算得到的四组哈希码使用kronecker张量积算子进行计算并得到key值；
对dct计算得到的四组哈希码分别采样得到key值；
将得到的key值插入到相应的nb+树中；
用各组nb+树组合成为随机森林。
5.根据权利要求4所述的图片检索方法，其特征在于，将得到的key值插入到相应的nb+树中，具体为：
将key值插入到nb+树的内部节点；以及，
将哈希码插入到nb+树的叶节点。
6.根据权利要求4所述的图片检索方法，其特征在于，用各组nb+树组合成为随机森林，具体包括：
使用dwt计算的哈希码的高位部分和低位部分构成2棵树；以及，
使用四组哈希码构成4棵树。
7.根据权利要求1所述的图片检索方法，其特征在于，使用所述随机森林模型进行图片检索，具体包括：
计算图片的哈希码和key值；
对随机森林中的各组内决策树的结果进行多数检测户取并集，得到检索结果。
8.根据权利要求2所述的图片检索方法，其特征在于，图片进行分割，具体为：
对转换为灰度图的图片进行分割，分块数量分别为32块和128块；
则对所述处理图片分别进行dct计算和dwt计算得到第一组哈希码，具体为：
对32块分割图进行dct计算；以及，对128块分割图进行dwt计算。