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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于光谱反射特性的人体与水体分割方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115830326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211617455.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于光谱反射特性的人体与水体分割方法及装置是由胡海苗;余文军;高立崑;胡昊鑫设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱反射特性的人体与水体分割方法及装置在说明书摘要公布了：行人作为河湖治理场景下的关键目标对象，对行人皮肤、衣物以及水体的分割至关重要，为此，本发明提出了一种基于光谱反射特性的人体与水体分割方法及装置。首先根据皮肤、衣物以及常见水体的光谱反射曲线变化趋势，以及与其他材质光谱曲线的可分性来选取特征波段并进行可分性计算验证，然后对采集到的多光谱图像数据进行空间方向和光谱方向的归一化预处理，并输入到所建立的光谱特征与空间图像特征融合的双流轻量级模型对场景中的行人皮肤衣物以及水体进行分割，最后对分割结果进行形态学操作、过曝修正、生成外接矩形框等后处理；并基于多光谱图像数据采集系统实现了基于光谱反射特性的人体与水体分割装置的设计与搭建。

本发明授权基于光谱反射特性的人体与水体分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱反射特性的人体与水体分割方法，其特征在于包括如下步骤： A根据皮肤、衣物以及常见水体的光谱反射曲线变化趋势，以及与其他材质光谱曲线的可分性来选取所采集的高光谱图像数据的特征波段； B综合多种距离度量方式对步骤A中所选取的特征波段的可分性进行验证； C使用多光谱相机采集包括水体的场景的多光谱图像数据，该多光谱图像数据包含或含有接近步骤A中所选的特征波段； D采用光谱特征和空间图像特征保持的归一化处理方法来对步骤C中获取的多光谱图像数据进行预处理，以削弱环境光照的影响； E将步骤D中预处理后的多光谱图像数据输入到光谱特征与空间图像特征融合的双流轻量级模型，对场景中的行人皮肤衣物以及水体进行分割； F对步骤E中的分割结果进行图像腐蚀、膨胀的形态学后处理，去除由于图像噪声导致的误检，并对场景中的过曝区域进行修正，从而根据行人皮肤及衣物的分割结果生成外接矩形框， 其中： 所述步骤D包括： D1进行光谱方向的归一化处理，以消除同一目标物体光谱曲线绝对值上的差异，同时保留皮肤衣物以及水体的光谱反射特性，并突出关注目标物体光谱曲线各波段响应值之间的相对差异，其中光谱方向的归一化公式为： 上式中，Ix，y，i为原始多光谱图像数据的光谱响应值，x，y为像素的空间位置索引，n为所选波段数量，i为光谱谱段的索引，表示在每个像素位置遍历所有谱段求取光谱响应的最大值，下标spectrumNorm代表光谱方向归一化， D2为防止光谱方向的归一化预处理会扰乱多光谱图像数据的空间图像特征，如颜色、纹理等图像特征，对原始多光谱图像数据同时进行空间方向的归一化处理，对多光谱图像数据的光谱特征和空间图像特征同时进行保留，以保证在后续算法中能够充分利用多光谱图像数据的光谱特征和空间图像特征，其中空间方向的归一化公式为： spaceNormx，y，i＝Ix，y，i-μσ 上式中，Ix，y，i为原始多光谱图像数据的光谱响应值，x，y为像素的空间位置索引，i为光谱谱段的索引，μ为第i个波段的均值，σ为第i个波段的标准差，下标spaceNorm代表空间方向归一化， 所述步骤E包括： E1所述双流轻量级模型的建模 采用双流结构，包括使用1*1卷积核提取光谱特征，使用k*k尺寸的卷积核提取空间图像特征，然后对二者进行融合，再使用一个分类器进行分类， E2所述双流轻量级模型的训练包括： 首先对多光谱图像数据进行步骤D中所述的预处理，得到两个预处理后的多光谱图像数据， 然后将多光谱图像分割为多个图像块，每个图像块具有相同尺寸，类别为其中心像素所属类别，其中，经过光谱方向归一化的图像块输入到提取光谱特征的支路， 把经过空间方向归一化处理的图像块输入到提取空间图像特征的支路，模型最终的输出为图像块中心像素所属类别，然后通过模型的反向传播进行学习。

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