在光谱色彩管理色域映射中,针对查找表建立过程中高维光谱数据计算的一系列问题,提出了一种非线性的高维光谱降维方法。对同色异谱黑进行偏最小二乘分析,提取潜在成分,获得了KMN向量,将其与Lab向量组合成6维向量,并作为中间转换空间LabKMN,实现高维光谱数据与低维基向量组合之间的相互转换。LabPQR空间的前3个维度是在特定光照条件下的CIELAB值,后3个维度(PQR)用于描述同色异谱黑的光谱重建维度。对两种方法在光谱精度和色度精度两方面进行比较,基于1600个孟塞尔样本数据的实验计算表明,与LabPQR方法相比,LabKMN的方均根误差均值由0.0164降低到0.0139,光谱精度提高了15.24%,色度重建误差由2.8706降低到1.8138,平均色差降低了36.81%。LabKMN方法降维后的重建精度大幅提高,能够较好地实现更高精度的原始色彩光谱空间的描述。

针对光谱反射率空间并不是一个有效的基色色料线性混合空间的缺点，提出了建立基色色料线性混合空间的三项原则。根据不同原稿色料光学特性的不同，将原稿分为透明色料连续调原稿、不透明色料连续调原稿、半色调原稿(半透明色料)，并针对这三类原稿分别构建能真实反应原稿色料真实物理维度的光谱线性空间，以不透明色料原稿为例进行实验验证。实验结果表明，根据原稿色料光学特性建立的色料线性混合空间是一个有效的线性混合空间，在其上的光谱预测能真实反映原稿基色色料的数量和近似得到基色色料的光谱形状。

针对传统光谱降维方法的缺点，提出一种基于矩阵理论的线性光谱降维方法。该方法在Cohen定义的矩阵R理论基础上提出修正矩阵，可将物体光谱反射率分解为基本光谱和同色异谱黑光谱，再分别对两者进行线性降维。基本光谱的三个基向量由颜色匹配函数与光源的乘积再进行正交化得到，其三个基向量的累积贡献率可达100%。同色异谱黑光谱的基向量由主成分分析推导，取前三个特征向量作为同色异谱黑光谱的基向量。实验结果表明，使用该方法构建的六维线性模型能在光谱和色度两个方面较好地表征原始高维光谱反射率，满足光谱颜色复制的要求。

为研究普通彩色喷墨打印机的颜色特性化，分析了打印过程中的两个主要步骤，即墨水分色过程和介质上的呈色过程，并提出较为精确的光谱预测模型。呈色过程采用基于简单点增益的(YNSN)模型和基于复杂点增益的改进型YNSN模型。为解决打印机的墨水分色无法直接控制的问题，构造了色度误差目标函数，利用非线性优化求解图像红绿蓝数值对应的青、品红、黄、黑(CMYK)喷墨量，并建立两者间的多项式回归关系。实验结果表明，进行非线性分色处理的模型能较好地预测打印的光谱和色度，相对于简单分色模型，其色度精度有明显提高。

针对多光谱图像数据维数高导致图像色彩再现过程中数据处理复杂度高的问题，提出一种多光谱图像非线性降维方法。首先根据人眼视觉系统特征，用CIE标准观察者色匹配函数对源光谱进行加权，对加权光谱采用主成分分析(PCA)方法降维来提高降维的色度精度及光照变换时的色差稳定性；然后针对因色匹配函数加权降维引起的光谱损失，采用PCA方法对损失的光谱进行降维，补偿因色度精度提升引起的光谱损失，有效提高降维的光谱精度。最后根据应用精度要求用前两步获得的主成分组合形成降维后数据。实验结果显示，提出方法的平均光谱精度为0.013 9，平均色度精度为0.705 8，色差稳定性为1.950 6，比现有的线性变换PCA法和LabPQR法分别提高了14%,15%;47%,68%和82%，表明新方法在光照变换色差稳定性、光谱精度及色度精度三方面均优于现有其他算法。

为解决多光谱图像打印输出问题, 提出一种用非线性优化技术实现光谱图像打印分色的方法, 以同时提高再现图像的光谱精度和色度精度。从分析打印系统成色机理及Neugebauer光谱模型入手, 比较了图像光谱特性和色度特性对打印效果的影响, 可知输出图像光谱误差和色度误差对打印质量均至关重要; 据此构造了图像光谱误差和色度误差目标函数, 分别反映再现图像的光谱精度和色度精度, 并根据实际打印过程对各打印基色的墨量控制值进行约束; 最后采用非线性优化方法, 逐点计算图像光谱对应的墨量控制值, 实现打印分色。实验表明, 该方法能同时兼顾再现图像的光谱精度和色度精度, 与仅考虑光谱误差的迭代分色方法相比, 再现色度精度能提高约3～10倍。