准确获取彩绘文物颜料成分是当前图像复制与文物保护领域研究的热点问题,对艺术品的修复及颜色再现具有重要意义。传统三刺激值颜色表示方法无法排除其它因素的影响,难以客观真实地反映物质成分,在物质成分判断方面具有不确定性。可见光谱代表物质对光的选择吸收特性,是决定其表面颜色的本质性因素,根据不同物质因物理及化学结构差异而表现出不同的光谱信息,采用无损光谱分析方法能够在不破坏物质结构及特性的基础上对其成分进行分析,在文物颜料识别研究方面具有独特的优势。论文提出一种无损光谱识别流程,建立基于可见光谱特征提取及相似度判断的识别方法,并构建无损识别系统,对敦煌壁画颜料进行了分析研究。通过非接触式分光光度计PR705原位无损获取敦煌壁画颜料可见光谱,并以相同测量条件无损获取敦煌壁画代表性颜料色块可见光谱,构建为颜料样本库。提取光谱曲线二阶导数负数部分作为特征值,表征曲线峰值区域的几何轮廓;通过中值金字塔对特征值进行三层分辨率表征,逐层窄化峰值邻域,突出曲线重要峰值位置信息;对三层特征值去量纲化,组合构建可见光谱特征空间F（F₁,F₂,F₃）。以K近邻算法为准则,通过计算壁画采样点与各类颜料样本色块光谱特征空间的相似度识别出壁画颜料成分。对提出的方法进行一体化程序及功能设计,构建了壁画颜料可见光谱的无损识别系统,实现了从颜料可见光谱特征提取到识别方法的自动化应用。研究表明:本文构建的无损可见光谱识别方法及系统能够对壁画颜料进行客观的特征提取及自动化的成分识别,可为壁画修复工作及数字存档提供一定理论指导。