1.一种拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述方法包括：
将临摹甲骨文字符图像集合输入字形增广模块进行随机形态处理，得到增广临摹甲骨文字符图像集合；
构建风格迁移网络，以学习增广临摹甲骨文字符图像集合的分布到拓片甲骨文字符图像集合的分布之间的映射函数；
将增广临摹甲骨文字符图像集合输入风格迁移网络进行处理，得到拓片甲骨文图像增广数据集；
将拓片甲骨文字符图像集合与拓片甲骨文图像增广数据集混合，对拓片甲骨文字符识别网络进行训练。
2.根据权利要求1所述的拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述将临摹甲骨文字符图像集合输入字形增广模块进行随机形态处理，得到增广临摹甲骨文字符图像集合，具体包括：
将甲骨文字符形态上的端点、拐点、交点和分叉点定义为字符关键点，利用目标检测算法检测临摹甲骨文字符图像集合中的关键点，对于一张特定的临摹甲骨文字符图像，关键点表示如下：
其中，
在临摹甲骨文字符图像的关键点p上施加随机抖动，得到字形增广临摹图像的关键点，如下：
其中，
运用三角剖分算法将关键点p和p′分解为若干个三角形区域，对每个三角形区域进行仿射变换和图像插值，进而将临摹甲骨文字符图像变换为姿态增广临摹图像；
对姿态增广临摹图像进行随机的形态学腐蚀/膨胀，给字符添加笔画细化/加粗效果，得到字形增广临摹图像，从而得到增广临摹甲骨文字符图像集合。
3.根据权利要求2所述的拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述仿射变换的操作如下：
其中，(x，y)和(x′，y′)分别为变换前后的像素坐标，变换参数ai，j由p和p′中的三角形顶点坐标联立方程解得。
4.根据权利要求2所述的拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述腐蚀/膨胀的操作如下：
其中，i和i′分别为输入图像和输出图像，w是尺寸为k×k的矩形窗，对任意0≤h≤k，0≤w≤k，w(w，h)＝1，参数k用于控制腐蚀/膨胀的程度。
5.根据权利要求1-4任一项所述的拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述风格迁移网络为基于循环对抗生成网络的风格迁移网络，所述循环对抗生成网络包括图像生成器和图像判别器。
6.根据权利要求5所述的拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述图像生成器中的残差卷积模块层数设置为四层。
7.根据权利要求5所述的拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述图像生成器采用加权循环损失函数进行训练，所述加权循环损失函数的计算如下：
lcyc(g)＝w*||f(g(x))-x||1
其中，x为输入图像，g为图像生成器，f为图像判别器，w为权值矩阵，如下：
其中，sfg，sbg分别为笔画区域的面积和背景区域的面积。
8.一种拓片甲骨文字符图像增广系统，其特征在于，所述系统包括：
第一处理单元，用于将临摹甲骨文字符图像集合输入字形增广模块进行随机形态处理，得到增广临摹甲骨文字符图像集合；
构建学习单元，用于构建风格迁移网络，以学习增广临摹甲骨文字符图像集合的分布到拓片甲骨文字符图像集合的分布之间的映射函数；
第二处理单元，用于将增广临摹甲骨文字符图像集合输入风格迁移网络进行处理，得到拓片甲骨文图像增广数据集；
训练单元，用于将拓片甲骨文字符图像集合与拓片甲骨文图像增广数据集混合，对拓片甲骨文字符识别网络进行训练。
9.一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现权利要求1-7任一项所述的拓片甲骨文字符图像增广方法。
10.一种存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的拓片甲骨文字符图像增广方法。