光谱反射率重建是一门基于颜色科学的重要问题。在已知目标颜色三刺激值的前提下重建光谱反射率,以建立低维三刺激值或RGB到光谱反射率的映射关系,使其更精确的应用在跨媒体颜色复制领域。在特定观测条件下的光谱反射率能唯一确定一组三刺激值,但是一组三刺激值往往能重建出无数种光谱反射率,这被称为同色异谱现象。如何在这些反射率中选出一条满足重建目的的光谱反射率就成了评价重建算法优劣的重要指标。常见的光谱反射率重建算法以重建出准确且光滑的光谱反射率作为重建目标,随着时代的发展和需求的变化,部分工业和科研领域在实际应用中要求重建出具有颜色恒常性的光谱反射率,即重建出的光谱反射率在多种不同光照条件下能够使观察者产生相似的颜色感受。如何在保证重建光谱反射率准确、光滑的前提下具有颜色恒常性是本文的主要研究目标。本论文分别提出了基于最小颜色变换指数（Color Inconstancy Index:CII）的多光源训练重建算法,以色调角偏移距离为目标函数的非线性规划重建光谱反射率算法,以及具有最好效果的以颜色变换指数作为目标函数非线性规划重建光谱反射率算法。在重建反射率的过程中,本文改进了ISO提出的颜色变换指数,使用CIE标准光源与最新的色适应变换CAT16,重建了Munsell颜色数据集、Pantone色卡和24色卡等常见颜色数据集,以及多个色彩实验室提供的常见颜色光谱。通过计算重建光谱反射率与原始光谱反射率的RMSE（Root Mean Squared Error:RMSE）与GFC（Goodness of Fit Coefficient:GFC）指数、颜色变换指数CII以及与Takahama方法、Berns方法和Li方法等三种常见的线性规划重建具有颜色恒常性光谱反射率算法的比较,证明了本文提出方法重建的光谱反射率具有高效、光滑、准确、颜色恒常性等优势。最后,将本文提出的基于最小颜色变换指数的多光源训练重建算法和以颜色变换指数作为目标函数非线性规划重建光谱反射率算法改进后,应用于本研究领域的两个实践方向,一方面应用于文物保护与存储,对书画文物进行反射率重建;另一方面应用于视觉与颜色科学研究领域的对传统三刺激值数据到光谱数据的转换。通过Matlab软件进行模拟仿真,最终的实验结果也证明了本算法对颜色恒常性要求较高的工业与科学研究等领域具有重要的实际应用价值。