成像光谱技术能够进行目标识别与物质鉴别，广泛应用于地质资源勘探、大气及水体监测、食品分析等领域。本文受“色盲伪装”动物视觉特征启发，提出通过色差模糊成像获得光谱图像立方体，主要研究了多种光谱图像复原方法。
　　首先，阐述了课题应用背景和研究意义，介绍国内外成像光谱技术研究现状，概述本文研究内容。
　　然后，介绍了本文色差模糊系统设计的仿生灵感来源，仿真计算了视觉图像，分析了色差模糊成因，并仿真验证了基于点扩散函数解卷积复原光谱图像的有效性。在此基础上，设计并搭建了色差模糊成像系统，通过系统控制与图像采集程序，能够自动扫描采集不同像距下的色差模糊图像。
　　其次，实验标定了色差模糊成像系统的轴向色差曲线，并实验测定了系统的点扩散函数。在此基础上，采用三种基于点扩散函数解卷积的图像复原算法，开展了光谱图像复原的实验与分析，三种算法均能较好地将色差模糊图像复原成光谱图像。
　　再次，提出并设计了一种卷积神经网络结构，通过学习训练建立复原模型，实验结果证明，该方法也能有效将色差模糊图像复原成光谱图像。并且，该方法具有少输入-多输出的复原特性。
　　最后，总结全文的研究工作，并提出下一步工作的建议。