高光谱相机成像相较普通RGB相机的光谱分辨率更高、信息量更丰富。高光谱图像具有“图谱合一”的特点,相较于传统的基于颜色特征、形状特征、纹理特征等空间信息进行检测的目标检测算法,高光谱目标检测算法可以利用目标与背景在光谱维信息的不同进行检测识别。因此,在面对水下成像环境较差、背景复杂或水生生物具有保护色机制等问题时,高光谱目标检测技术仍能较好地检测出目标。但是,高光谱数据存在冗余度高,成像和处理速度慢等问题,直接运用传统的高光谱目标检测方法难以完成对水下目标的快速检测。本文主要研究基于高光谱技术的水下目标快速检测方法,在保留目标光谱特征信息,保持良好检测效果的前提下,以波段选择为主要的数据降维手段,实现对水下目标的快速检测。具体研究内容如下:(1)针对高光谱数据冗余度高,成像和处理速度慢等问题,提出了一种基于波段选择的高光谱水下目标快速检测方法:首先,针对待检测目标进行波段选择,选出应用于检测的最佳波段子集;然后,使用仅由最佳波段子集组成的水下光谱成像系统采集水下目标的最佳波段图像;最后,用约束能量最小化算法进行检测。(2)针对最佳波段子集的选择问题,将最小方差准则、OIF指数法、聚类算法有效结合,提出约束目标最佳指数波段选择(Constrained-Target Optimal Index Factor Band Selection,CTOIFBS)算法。该算法可以针对待测目标选出最佳波段子集,并在HYDICE数据、真实水下数据上进行了实验,结果表明使用CTOIFBS算法选择的波段子集相较于使用其它几种传统的波段选择算法的检测效果更好。(3)针对水下目标的最佳波段图像过程,本文设计并搭建了一个水下光谱成像系统。实验证明使用USI系统采集的数据与普通高光谱成像仪采集的数据具有相当的地物表达能力,该系统可以应用于水下目标光谱信息的快速采集与检测。