1.一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高光谱图像的步骤，将校正白板放在移动平台上并与水果样品处于同一高度，获得校正白板的高光谱标定图像；关闭镜头快门获取全黑的高光谱标定图像,最后将待测水果样品放置于移动平台上，获得水果样品在移动平台不同位置的全部的光谱信息；

高光谱图像数据校正的步骤，利用校正白板的高光谱标定图像、全黑的高光谱标定图像对水果样品的光谱信息进行降噪处理，获取平滑的光谱图像；

确定图像分割的特征波长,获取水果样品每个像素点在不同波段处的光谱反射率及背景每个像素点在不同波段处的光谱反射率，计算水果所在区域每个像素点的光谱数据与背景的光谱数据的差值，确定差值最大处的波长为特征波长，该波长下的光谱数据作为分割图像的光谱数据；

分割出待测水果图像的步骤，利用光谱均值‑阈值算法分割出待测水果图像。

2.如权利要求1所述的基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，高光谱图像数据校正的公式如下：式中，R为校正图像，IS为原始光谱图像，ID为全黑的标定图像，IW为全白的标定图像。

3.如权利要求1所述的基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，所述的光谱均值‑阈值算法包括以下步骤：随机获取待测水果高光谱图像水果所在区域某像素点处于不同波段的所有光谱数据的反射率，计算反射率的均值，将该均值作为阈值；

将水果高光谱图像每个像素点特征波长下的光谱数据与阈值比较，若小于阈值，则修改像素点的像素值，若大于阈值，则像素值不变。

4.如权利要求3所述的基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，修改像素点的像素值为255。