针对传统色彩再现技术不能实现变观察环境下物体颜色真实再现问题,研究了基于光谱的色彩再现技术。重点研究了多光谱图像色彩再现系统的体系结构、光谱反射率重建、多光谱图像数据降维、光谱色彩校正等关键技术问题,并根据理论研究成果,构建了多光谱图像色彩管理系统。首先探讨了多光谱图像色彩再现系统的体系结构。从分析理想条件下的逻辑结构入手,结合当前光谱设备和处理技术的发展现状,给出了再现系统的逻辑结构。据此设计了物理系统的硬件结构和软件结构,提出了光谱色彩再现的两种实现流程——基于低维中间空间的实现流程和基于设备光谱模型的实现流程,分别分析了两种流程的关键技术和实现难点。针对多光谱输入图像需去除观察环境和相机特性影响、进行光谱反射率重建的问题,进行了光谱重建技术的研究。首先介绍了窄带和宽带光谱成像系统的硬件结构,然后综述了目前已有的三类重建方法:直接重建法、插值重建法和基于学习的光谱重建法。最后,构建了一个6通道光谱成像系统,利用该成像系统仿真了三种适用的重建方法。实验表明,R-矩阵法由于兼顾了数字图像包含的光谱和色度信息,较其他方法能带来更好的重建结果,可用于光谱再现系统进行光谱反射率重建。针对多光谱图像高维并增加了色彩再现复杂度的问题,提出了两种光谱数据降维方法。首先针对现有光谱数据降维算法存在重构出现负值的问题,提出一种基于非负主成分分析的宽带多光谱空间表示法,并用该法构造低维光谱空间,实现高维多光谱数据与低维光谱空间的转换。实验表明,新方法可将重构光谱反射率数据限制在[0,1]区间内,保持了光谱反射率的物理意义。针对现有光谱数据降维方法不能兼顾光谱精度、色度精度、光照变换色差稳定性的问题,提出一种WSPCAplus光谱图像非线性降维方法。新方法通过引入人眼视觉系统特征,提高了降维结果的色度精度和光照变换的色差稳定性;通过补偿因提高色度精度导致的光谱损失,减小了降维结果的光谱误差;通过根据应用精度要求组合前两步产生的降维数据,形成了最终的降维结果。实验表明,该方法在光照变换色差稳定性、光谱精度及色度精度三个方面,均优于现有算法。多光谱图像硬拷贝输出时,需将图像数据变换到设备色空间并进行非线性校正。现有的多光谱输入/输出设备中,仅超四色打印机投入实际应用,且其非线性特性最为复杂。因此,本文以超四色打印机为研究对象,提出了两种光谱色彩校正方法。首先借鉴现有色度色彩校正技术,提出了一种采用查找表的超四色打印光谱色彩校正方法。该方法结合降维技术,针对光谱数据的高维性,利用了查找表法精度高、速度快的特点,有效提高了光谱色彩校正的精度和效率。由于建立设备解析模型只需测量少量样本,因此提出一种基于设备光谱模型的色彩校正方法。该方法在Yule-NielsenNeugebauer正向光谱打印模型的基础上,以兼顾光谱和色度精度为目标,采用非线性优化技术进行色彩校正。实验表明,新方法与现有模型校正法相比,在色度和光谱精度两方面性能均有显著优势,并且具有良好的误差分布,分色效果好,能有效提高多光谱图像的打印输出质量。最后,根据上述研究成果,进行了多光谱图像色彩管理系统的构建。该系统采用光谱CMM+Profile的模式,可与现行色度色彩管理系统兼容。首先对光谱CMM进行了设计,给出了CMM各个环节的具体工作流程。然后对光谱Profile进行分析,提出了两种针对不同的目的光谱Profile的数据生成方法。最后对系统进行了仿真实验,从客观精度评价和主观视觉评价两方面对系统的有效性进行了验证。实验表明,本文提出的两种多光谱色彩再现流程各具特色,查找表法流程具有精度高效率高的特点,而光谱模型法流程具有再现成本低的优势,使用时需根据用户需求和应用环境进行选择。主观评测结果亦证明,多光谱图像色彩再现系统克服了色度色彩再现系统的固有缺陷,能提供景物在不同光照下的更真实再现,有效提高了色彩再现质量。