1.一种图像检索方法，应用于图像检索服务器，其特征在于，包括：
根据图像库中所有图像的原始特征生成第一数量的聚类层，各所述聚类层所包含第二数量的聚类，所述聚类层根据所述原始特征的排名在阈值之前的特征值所对应的正交特征依次分解生成，所述特征值和所述正交特征由所述原始特征在经过指定方式的处理后生成；
当接收到待查询图像时，根据所述待查询图像的对比特征提取所述第一数量的子特征，所述子特征根据所述对比特征中特征值排名在所述阈值之前的对比特征依次分解生成，各所述子特征与各所述聚类层在层次顺序上一一对应；
将各所述聚类层中与对应的所述子特征距离接近的聚类设置为特殊聚类；
根据所述特殊聚类以及各所述图像在各所述聚类层中所对应的聚类筛选候选图像；
根据所述待查询图像的对比特征对所述候选图像的原始特征进行线性搜索，以确定与所述待查询图像相似的图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据图像库中所有图像的原始特征生成第一数量的聚类层，具体为：
提取所述图像库中所有图像的原始特征，并对所述原始特征进行PCA分析，以生成所述特征值和所述正交特征；
获取排名在所述阈值之前的特征值所对应的正交特征；
将所述正交特征空间按顺序分解为所述第一数量的子空间；
对应于各所述子空间通过聚类生成所述第二数量的聚类，并将所述聚类后的所述子空间作为所述聚类层。
3.如权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，将各所述聚类层中与对应的所述子特征距离接近的聚类设置为特殊聚类，具体为：
按照层次顺序获取各所述子特征与对应的聚类层中各个聚类的距离关系，并按照从近到远的顺序对所述距离关系进行排序；
生成所述子特征与所述聚类的距离关系映射表，并按照所述排序结果将排名在指定数量之内的表项的取值置1；
其中，所述指定数量根据所述第二数量以及预设的精度生成。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据图像库中所有图像的原始特征生成第一数量的聚类层之后，还包括：
将各所述图像在各所述聚类层中所对应的聚类进行映射，并根据映射结果生成与各所述图像对应的多维索引，所述多维索引的维度与所述第一数量一致。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述特殊聚类以及各所述图像在各所述聚类层中所对应的聚类筛选候选图像，具体为：
将所述图像的多维索引作为索引值，在所述距离关系映射表中分别查询与所述索引值对应的表项的取值；
根据所述查询结果生成与所述图像对应的多维距离关系向量；
若所述多维距离关系向量中1值所占的比例大于比例阈值，将所述图像作为所述候选图像。
6.一种图像检索服务器，其特征在于，包括：
生成模块，根据图像库中所有图像的原始特征生成第一数量的聚类层，各所述聚类层所包含第二数量的聚类，所述聚类层根据所述原始特征的排名在阈值之前的特征值所对应的正交特征依次分解生成，所述特征值和所述正交特征由所述原始特征在经过指定方式的处理后生成；
提取模块，根据所述待查询图像的对比特征提取所述第一数量的子特征，所述子特征根据所述对比特征中特征值排名在所述阈值之前的对比特征依次分解生成，各所述子特征与各所述聚类层在层次顺序上一一对应；
设置模块，将各所述聚类层中与对应的所述子特征距离接近的聚类设置为特殊聚类；
筛选模块，根据所述特殊聚类以及各所述图像在各所述聚类层中所对应的聚类筛选候选图像；
搜索模块，根据所述待查询图像的对比特征对所述候选图像的原始特征进行线性搜索，以确定与所述待查询图像相似的图像。
7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述生成模块具体用于：
提取所述图像库中所有图像的原始特征，并对所述原始特征进行PCA分析，以生成所述特征值和所述正交特征；
获取排名在所述阈值之前的特征值所对应的正交特征；
将所述正交特征的空间按顺序分解为所述第一数量的子空间；
对应于各所述子空间通过聚类生成所述第二数量的聚类，并将所述聚类后的所述子空间作为所述聚类层。
8.如权利要求6或7任一项所述的设备，其特征在于，所述设置模块具体用于：
按照层次顺序获取各所述子特征与对应的聚类层中各个聚类的距离关系，并按照从近到远的顺序对所述距离关系进行排序；
生成所述子特征与所述聚类的距离关系映射表，并按照所述排序结果将排名在指定数量之内的表项的取值置1；
其中，所述指定数量根据所述第二数量以及预设的精度生成。
9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，还包括：
映射模块，将各所述图像在各所述聚类层中所对应的聚类进行映射，并根据映射结果生成与各所述图像对应的多维索引，所述多维索引的维度与所述第一数量一致。
10.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述筛选模块具体用于：
将所述图像的多维索引作为索引值，在所述距离关系映射表中分别查询与所述索引值对应的表项的取值；
根据所述查询结果生成与所述图像对应的多维距离关系向量；
若所述多维距离关系向量中1值所占的比例大于比例阈值，将所述图像作为所述候选图像。