利用光谱重建颜色的方法,通过多光谱成像技术采集不同通道中的光谱图像,利用图像的光谱信息和空间信息重建物体表面反射率,获取物体颜色信息。该方法所用的成像设备成本低,对待测物体的面积和平整度没有严格限制,仅用较少的通道即可快速、高效、精准地获取反射率,具有一定的实时性和适用性。本文在光谱反射率重建算法和颜色复原方面进行了研究,主要内容包括:（1）基于多核支持向量回归的光谱反射率重建方法研究。针对常用光谱反射率重建方法处理高维度、非线性光谱数据时,出现重建精度低、重建模型学习能力和泛化能力较差的问题,研究了多核支持向量回归的光谱反射率重建方法。将柯西核函数与多项式核函数的乘积作为支持向量回归机的多核核函数,通过张量积对光谱数据进行更高维特征表征,利于模型性能的增强和重建精度的提高。采用试凑法对核参数进行选取,避免参数对模型性能的影响。以劳尔色卡和模拟壁画作为样本分别进行实验,结果表明,与伪逆重建法和单核支持向量回归重建法相比,基于多核支持向量回归的重建算法提高了重建精度、降低了色差。（2）基于光谱色差模型的壁画颜色复原。针对灰尘等因素导致壁画颜料褪色难以复原的问题,设计了光谱色差复原模型对颜料褪色过程进行模拟,利用多核支持向量回归光谱重建法获取的颜料反射率,建立了颜料褪色样本库。将光谱空间映射到色度空间,通过分析颜料褪色规律,构造了颜料色差值与灰尘量线性变化关系的光谱色差复原函数。实验结果表明,利用每种颜料色差复原函数并结合颜料褪色样本库,可实现对壁画褪色颜料的颜色复原,效果良好,为古代壁画颜料研究提供有效方法。