1.一种简笔画计算机评分与辅助上色方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1加载手绘图和模板图，并且进行尺寸的归一化调整和滑动窗口加权平滑处理；
步骤2采用canny算子，提取图像边缘和轮廓，通过遍历阈值参数和比较轮廓数量的差异度来获得最优阈值和最优轮廓；
步骤3采用步骤2中所述的最优轮廓，替换图像中原有轮廓，并通过膨胀和腐蚀操作获得清晰的图像轮廓；
步骤4对步骤3中所获得的清晰的轮廓，再次使用canny算子提取边缘，获得边缘信息后，再次提取轮廓，保存为第二层轮廓，边缘提取参数阈值采用固定值100；
步骤5将步骤4中所提取的轮廓，分解为子轮廓，计算子轮廓中心位置，形成对各中心之间的相对距离进行约束的形变模型；
步骤6采用Hu矩进行轮廓的匹配打分，当子轮廓的面积过小、或形变位置过大时舍弃该子轮廓；
步骤7根据随机概率模型，对原画作的轮廓进行伪彩色上色。
2.根据权利要求1所述的基于轮廓强化与形变约束模型的简笔画计算机评分与辅助上色方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
步骤2.1采用canny算子提取模板图的边缘，在0-255范围内遍历所有边缘提取参数阈值，从边缘提取图像内的所有轮廓，当达到预设的期望轮廓数量则终止遍历，预设数量采用经验值，在10-20之间，记录此时的边缘提取参数阈值，作为最优阈值；
步骤2.2据步骤2.1中所述的最优阈值提取模板图的轮廓，作为最优轮廓；
步骤2.3采用canny算子提取模板图的边缘，在0-255范围内遍历所有边缘提取参数阈值，从边缘提取图像内的所有轮廓，当所提取的手绘图的轮廓数量与步骤2.2中所述的最优轮廓的数量之差小于判断阈值时，则终止遍历，判断阈值采用经验值，在2-5之间，保存遍历终止时的参数阈值，作为手绘图的最优阈值；
步骤2.4将步骤2.3中所述据最优阈值提取手绘图的轮廓，并保存为手绘图的最优轮廓。
3.根据权利要求1所述的基于轮廓强化与形变约束模型的简笔画计算机评分与辅助上色方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
步骤3.1采用步骤2中所述最优轮廓替换原图生成新模板图和新手绘图，轮廓的粗细度采用经验值，可设为2或3个像素；
步骤3.2对步骤3.1中的轮廓线条，进行膨胀算子操作，过滤野点，并再次进行腐蚀算子操作，分离距离过近的线条，获得清晰的图像轮廓；
步骤3.3将图像转换为二值图像，通过遍历图像中所有像素点，求出轮廓线条区域的矩形范围，并将模板和手绘图缩放到同一尺寸。
4.根据权利要求1所述的基于轮廓强化与形变约束模型的简笔画计算机评分与辅助上色方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
步骤6.1遍历模板的所有子轮廓，判断子轮廓面积，当面积过小时舍去此子轮廓，遍历手绘图所有子轮廓，判断模板子轮廓和手绘子轮廓距离，当步骤5中所述代价过高时，舍去此子轮廓，计算子轮廓之间的Hu矩相似度，保存遍历过程中的最小值；
步骤6.2将模板子轮廓和手绘子轮廓之间最小值进行累计计分，取累计值均值为最终得分。