高维光谱空间降维是光谱色彩管理的主要内容,是进行色域匹配和色域可视化等处理的前提和基础。首先,针对主成分分析降维算法样本集为非正态,导致主成分分析降维具有不稳定性的缺点,本文提出并实现ICA-Wyszecki降维算法。ICA-Wyszecki降维算法将独立成分分析法和Wyszecki提出的假设相结合,得到一个低维的LabICA中间连接空间,此空间能够很好地综合色度和光谱的特性。其次,针对主成分分析法得到的低维空间存在负值而导致重建光谱超出了光谱范围的缺点,提出将主成分分析法与Kubelka-Munk理论相结合,得到特征向量矩阵与光谱吸收系数K和散射系数S的比值矩阵之间的关系。针对Kubelka-Munk理论存在测量误差以及主成分分析降维算法不稳定等缺点,提出一个新的线性空间-Ψ空间,并将针对Ψ空间的降维命名为KM-PCA降维算法,设计实现KM-PCA降维算法。最后实验证明,KM-PCA降维算法和ICA-Wyszecki降维算法得到的低维空间,其重构的光谱与光谱特性文件连接空间描述的光谱之间的光谱差,给定照明下的色差,以及同色异谱指数均低于传统的降维算法。