在多光谱颜色再现过程中，多光谱图像数据降维是光谱色彩管理的关键一步。由于多光谱数据维度大，在色彩管理过程中的光谱色域映射、图像颜色的色域匹配、色彩校正等环节中存在计算复杂程度高、储存时需要占用空间较大而导致运算时间较长等一系列的问题。
　　针对以上问题以及主流的无监督多光谱数据降维方法在色度精度、光谱精度两方面不能同时有效兼顾的情况，本论文提出有监督的基于偏最小二乘法的多光谱降维方法，可有效兼顾色度精度和光谱精度。在多光谱降维过程中，偏最小二乘法利用提取潜在成分的思想。首先，由光谱数据通过CIE公式计算三刺激值，进而获得色度值，然后计算光谱差异，之后对光谱差异采用偏最小二乘法分析进行降维获取潜在成分KMN向量，KMN向量与Lab组合成一个低维的LabKMN空间，该中间连接空间既能够以低维空间表征高维空间，又可以很好地兼顾色度和光谱特征。其次，针对偏最小二乘法降维得到的低维空间重建光谱存在负值而导致一部分重建光谱不具有实际意义的问题，提出将Kubelka-Munk理论与偏最小二乘法相结合，获得光谱吸收系数K和散射系数S的比值矩阵与特征向量矩阵之间的关系。
　　最后，通过实验数据表明，将基于偏最小二乘法的多光谱降维算法与目前主流无监督的LabPQR方法和主成分分析降维算法进行比较，无论是在光谱精度还是色度精度方面均有所改善。首先通过色差公式对此进行分析评价，发现色差有所降低，然后通过均方根公式计算获得的均方根误差也有所减小，表明该降维算法的色度精度和光谱精度均有所提高。而且将该有监督的算法应用于四幅多光谱图像，同样与主流降维算法进行比较，通过人眼观察，很容易发现通过利用基于偏最小二乘法降维算法处理之后的图像在色度上更接近原始图像。所以由本论文提出的多光谱数据降维算法可以较好的由低维光谱表征高维光谱，进一步有效地解决光谱颜色再现过程中产生的一系列问题。