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摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于多维光谱参数的水下异物检测方法、设备及存储介质，方法包括：获取多维光谱图像组，对多维光谱图像组进行图像配准，得到多光谱图像；提取多光谱图像中的特征参数，利用特征参数构建散射矩阵；利用散射矩阵对多光谱图像中的极化数据进行极化分析，得到极化特征谱，利用极化特征谱对多光谱图像进行异物部位图像提取，得到水下异物感兴趣图像；对水下异物感兴趣图像进行异物特征解析，得到水下异物。本发明可以提高水下异物检测方法的水下异物识别准确性。

主权项：1.一种基于多维光谱参数的水下异物检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多维光谱图像组，对所述多维光谱图像组进行图像配准，得到多光谱图像；提取所述多光谱图像中的特征参数，利用所述特征参数构建散射矩阵；利用所述散射矩阵对所述多光谱图像中的极化数据进行极化分析，得到极化特征谱，利用所述极化特征谱对所述多光谱图像进行异物部位图像提取，得到水下异物感兴趣图像；对所述水下异物感兴趣图像进行异物特征解析，得到水下异物；其中，所述利用所述特征参数构建散射矩阵，包括：计算出所述多光谱图像中的每个像素点对应的特征参数之间的相关系数，其中，利用如下公式来计算出相关系数： 其中，rIJ为所述特征参数中第J个特征和第I个特征之间的相关系数，XkI为所述多光谱图像中第k个像素点在第I个特征上的值，XkJ为多光谱图像中的第k个像素点中第J个特征的值,XI为特征I的平均值，为特征J的平均值，N为多光谱图像像素点的总个数；将所述的相关系数排列成散射矩阵；所述利用所述散射矩阵对所述多光谱图像中的极化数据进行极化分析，得到极化特征谱，包括：对所述散射矩阵进行极化分解，得到极化分量；根据所述极化分量计算出极化特征值；将所述多光谱图像中的每个像素点对应的极化特征值进行特征值组合，得到极化特征谱；所述利用所述极化特征谱对所述多光谱图像进行异物部位图像提取，得到水下异物感兴趣图像，包括：利用所述极化特征谱对所述多光谱图像进行区域划分，得到若干个图像区域；利用所述散射矩阵从所述图像区域中筛选出暗区域；计算所述暗区域在所述图像区域中出现的频率，得到频率结果；利用所述频率结果从所述暗区域中筛选出感兴趣区域；利用所述极化特征谱对所述感兴趣区域进行分类，得到水下异物感兴趣图像。

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