颜色成像是颜色科学中的一个重要组成部分,为颜色研究和应用提供了必要条件。多光谱成像技术融合了传统的颜色成像技术和分光光度计的特点,可以相机分辨率实现精确的光谱测量。在颜色测量过程中,不仅需要考虑传统颜色成像中存在的问题,还要研究多光谱成像中特有的问题。本文首先讨论了传统颜色成像中普遍存在的高光现象,然后对多光谱成像系统中存在的两个影响光谱测量精度的因素进行了研究。全文的主要研究内容与创新点如下：1.高光分离：针对非理想朗伯表面反射中存在的高光现象,以双色反射模型为基础,提出一种单幅彩色图像的实时高光分离算法。算法的创新之处在于提出了基于亮度比的高光分量处理框架。漫反射像素的亮度比由物体的本征颜色决定,对于高光像素来说,高光分量可以利用具有相同本征颜色的漫反射像素的亮度比进行分离。针对彩色图像,首先根据伪色度将图像划分为不同颜色的区域,然后对每个单色区域中的高光进行处理。实验结果表明,该算法不仅在准确性上优于已有的高光分离算法,而且在效率上比目前最快的算法高4倍以上,可以达到实时处理的要求。2.自动对焦：滤光片和相机镜头的折射率与光的波长有关,因此多光谱成像系统中各通道的焦距也会随波长发生改变,需要调节每个通道的镜头焦距,以实现对系统进行对焦。针对多光谱成像系统中存在的图像模糊问题,提出一种基于清晰度分布对称性的自动对焦算法。文中首先从理论上分析了图像清晰度分布在对焦过程中的对称性,然后基于这一性质提出了自动对焦算法。算法的实现过程为,在不同的镜头位置采集一定数量的图像,利用样条插值得到图像清晰度分布曲线,最佳的对焦位置即是使图像清晰度分布曲线的对称性最大的位置,分布曲线的对称性通过相似性度量方法计算。本文提出的算法在多光谱图像的采集过程中取得了显著的对焦效果,并且可以被应用到相关的光学成像系统中。3.材质一致性校正：由于多光谱成像系统在几何结构和测量原理上的特殊性,以及不同材质BRDF之间的差异性,光谱测量精度会受到测量样本材质的影响。针对这一问题,提出一种基于自适应波段选择的材质一致性校正算法。算法的核心思想为,从光谱反射率的所有采样波段中选择一个具有最佳校正精度的波段组合,文中利用二进制差分进化算法来解决波段选择的问题。实验结果表明,本文提出的算法在校正精度上优于传统的校正模型。