与传统的三通道彩色成像相比,多光谱成像因具备更多的通道而可以从场景中捕获更多的光谱信息。然而,场景的光谱信息却受到不同照明条件的影响,如果光源是不可控的,则需要首先从图像中估计未知的照明光源光谱,以重建场景光谱反射比。因此,准确的光源光谱估计对于将多光谱成像应用于一般不可控场景至关重要。本论文基于多光谱成像物理模型提出了一种新的方法来从单张多光谱图像中估计未知的照明光谱,继而对多光谱图像的光谱重构和显示复现进行了研究。首先,根据多光谱成像的物理过程构建了多光谱成像系统模型。基于该模型确立了一系列系统参数并构建了光源光谱数据库和光谱反射比数据库,且对所构建的多光谱成像系统进行了色度学测试。然后,通过色度权重图的模型设计和光源通道域主成分分析,对未知光源照明下的被摄图像进行了光源通道响应估算,再基于所提出的稀疏学习模型,估计出完整的光源光谱。结合所构建的多光谱成像模型,本研究基于模拟数据和真实场景数据对所提出的多光谱图像光源估计方法进行了性能评价和对比测试。结果表明,所提出的光源光谱估计方法实现了优异的照明光源光谱预测性能,对于模拟数据和真实场景数据的总体平均预测角度误差分别达到了0.29和3.42,优于已有的其它光源估计类方法。进而,本论文对多光谱图像的光谱反射比重构以及显示复现开展了研究。利用光源光谱估计方法预测的光源光谱,对多光谱图像进行快速光谱重构。此外,测试了专业液晶显示器的一系列显示特性,并比较了不同色度特征化模型的正向和反向变换精度。随后,为了将光谱图像可视化,给出了光谱图像显示复现的一般化流程,并由此实现了光谱图像转变为标准RGB图像的过程。最后,对本论文的主要研究工作及结论进行了总结,并对今后的进一步研究工作进行了展望。