当今社会,颜色科学在生活中的应用日益广泛,为了保证各类产品在生产过程中的颜色一致性,精准的颜色复现尤为重要。针对颜色复现过程中存在的同色异谱现象,本文采用光谱反射率重建方法从根本上进行避免。传统的光谱重建算法普遍存在精度低,泛化能力差,易受噪声影响等缺点,近年来,BP神经网络凭借其优秀的非线性映射能力以及出色的学习能力和泛化能力,被广泛应用于光谱重建领域。然而,BP神经网络存在对初始值敏感,易陷入局部最优解,且网络结构的设计缺乏统一标准等问题,使得算法效果不稳定,在训练样本数量十分有限的小数据集上更是表现不佳。针对以上问题,本文在应用BP神经网络进行光谱反射率重建的过程中,主要研究了以下内容:（1）重构了光谱反射率重建系统架构。本文选用高光谱成像系统进行样本的光谱数据采集,并经过白板校正及ROI区域选择等一系列操作对光谱数据进行预处理,进而转换为颜色空间数据。接着,采用分光光度计获取的样本反射率作为目标值,建立起颜色空间信息与目标反射率之间的映射关系,从而构建出光谱反射率重建模型。与基于多通道数码相机的光谱重建相比,高光谱成像系统采集通道数更多,获得的颜色空间信息更加准确;（2）提出了Sine-SSA-BP光谱反射率重建算法。在光谱反射率重建过程中,针对BP神经网络对初始值敏感,易陷入局部最优解等问题,引入了麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）进行全局权值阈值寻优,进而将得到的最佳权值阈值带入BP神经网络进行训练;为了进一步提升算法性能,在对比了多种混沌映射方法后,选定Sine混沌映射作为SSA的初始化方法,最终形成SineSSA-BP模型。实验选用X-Rite 24色通用色卡进行训练测试,均方误差、色差等多种指标对重建效果进行综合评价。实验结果表明,与伪逆法、维纳估计法等多种常用方法相比,本文所提算法的各项指标明显更优,且在小数据集上也能满足光谱反射率重建的要求;（3）对光谱反射率重建精度的其余影响因素作了进一步探讨。本文主要讨论了不同颜色空间值作为输入以及多项式扩展对重建效果的影响。实验结果表明,RGB颜色空间最适合本文所提Sine-SSA-BP算法,且增加输入项数有利于提升光谱反射率重建精度。