1.一种改进的高维空间自适应采样方法，用于对图像进行空间上的重建，其特征在于，所述方法包括下列步骤：
1)在高维空间进行随机稀疏采样；
2)利用自适应尺度估计方法对步骤1)中的随机稀疏采样的采样点进行选择性加密采样；
3)消除因步骤2)中选择性加密采样而造成的失真；
4)根据步骤3)中的加密采样的采样点的光亮度值，对高维空间的光亮度函数进行重建；
5)对步骤4)中重建的光亮度函数中的非图像空间维度进行积分重建，得到最终图像维度上的光亮度函数；
6)处理步骤5)中得到的最终图像维度上的光亮度函数，对图像进行空间上的重建。
2.根据权利要求1所述的改进的高维空间自适应采样方法，其特征在于，所述步骤2)具体为：
21)沿维度把采样点均匀分到B个桶中；
22)统计每个桶的方差；
23)根据步骤22)中每个桶中的采样点的方差，进一步计算该维度对应的所有桶的方差的方差，即为该维度的方差；
24)根据该维度的方差计算该维度需要的算法尺度，即为选择性加密采样的密度。
3.根据权利要求2所述的改进的高维空间自适应采样方法，其特征在于，所述桶的数量B的取值不小于10。
4.根据权利要求1所述的改进的高维空间自适应采样方法，其特征在于，所述步骤3)具体为扩大采样空间。
5.根据权利要求4所述的改进的高维空间自适应采样方法，其特征在于，所述扩大后的采样空间大小不小于原采样空间大小的1.1倍。