古书画作为人类文明宝贵的、不可再生的财富,具有极高的艺术价值和历史意义。然而,古书画作品在长期保存过程中,由于自然环境、人为破坏等多种因素影响,易遭受各种病害的侵蚀。其中,污渍是最为常见的病害之一。污渍的存在,不但直接影响纸质文物的品相,严重降低了书画作品的艺术价值,有时甚至对纸质文物所携带的文字、图案、色彩等重要信息造成遮挡,影响了书画作品的研究、探索和解译。虚拟修复能够恢复古书画的原始风貌,为实体修复提供参考和技术支撑。然而,目前古书画等彩绘文物虚拟修复主要针对普通RGB影像,由于缺乏病害内部有效信息,仅仅依赖图像修复技术,根据待修复区域已知信息去推测未知信息,难以保证修复结果结构及视觉一致性。随着成像光谱技术的发展,高光谱成像技术凭借光谱分辨率高、光谱覆盖范围广等优势,逐渐成为彩绘文物研究的重要手段。与其他病害不同,污渍覆盖区域残留了底层颜料等物质,研究表明,古文档污渍覆盖区域物质在高光谱数据较长波段受其干扰程度相对较轻,能一定程度揭示污渍区域被遮挡的作品内容。因此,本文基于高光谱数据探索新的虚拟修复方法,实现高光谱数据中RGB波段影像和所有受污渍影响程度较重波段影像的修复,一方面还原古书画原始样貌,促进文物的数字化传播;另一方面还原污渍干扰程度较大波段的光谱特征,有利于提升基于高光谱数据的彩绘文物后续研究和解译精度。研究内容主要包括以下三个方面:（1）基于彩色约束泊松编辑的RGB影像虚拟修复。针对传统RGB影像修复由于信息有限,导致修复结果结构不一致的问题,根据污渍的光谱特性,利用样本灰度差值探索受污渍影响程度较低的波段区间,在此基础上研究基于样本类间方差、波段相关系数的特征波段选择方法,利用特征波段揭示污渍内部遮挡的绘画内容（结构、灰度变化等）;然后引入泊松编辑与特征波段融合,以利用特征波段内部结构信息指导修复;针对直接基于泊松编辑虚拟修复导致颜色失真的问题,利用特征波段通过最佳匹配块搜索和四叉树分割构建部分色彩约束。研究表明,以特征波段作为辅助信息,提出方法能够实现RGB影像污渍的虚拟修复,并有效地重建污渍遮挡区域结构信息,保持视觉一致性;构建部分色彩约束,能够有效的保留其原始的色彩,恢复古书画原始样貌。（2）基于最小噪声分离变换的高光谱影像虚拟修复。目前高光谱数据修复主要聚焦于坏线、条带的去除,修复算法基于原始高光谱数据立方体的光谱维进行迭代优化等图像处理,高维特性导致内存及时间消耗较大。针对这个问题,提出基于最小噪声分离变换的虚拟修复方法,首先对高光谱数据进行正向变换,然后确定污渍所集中的主成分,通过利用除污渍主成分以外的主成分进行逆变换,实现高光谱数据的重建,避免了基于高维空间迭代优化的问题。提出方法是针对大面积、波段连续且数量众多的高光谱古书画数据信息重建的尝试,研究表明,提出算法能够实现高光谱数据的快速修复;同时,当污渍所集中的主成分包含较少其他物质信息时,提出方法一方面对非污渍区域影响较小,另一方面,能够有效地恢复古书画的色彩,并重建污渍区域的光谱曲线,还原受污渍干扰程度较大波段的光谱特征。（3）基于主成分非局部稀疏表示的高光谱影像虚拟修复。虽然研究工作二无需提取污渍,能够实现高光谱数据污渍的快速修复,然而修复效果取决于污渍主成分是否包含较多其他物质信息。因此,在研究二工作基础上,根据研究工作一提出的灰度差值法,利用阈值确定最小噪声分离变换后受污渍影响较大的主成分,然后构建非局部稀疏表示模型,对符合条件的主成分进行修复。首先,利用受污渍干扰程度较小的主成分对受污渍干扰程度较大的主成分重建,基于低维空间的处理能够有效缓解高光谱数据高维处理的压力;其次,基于特征波段引入非局部相似块作为稀疏表示模型的先验知识,考虑相似块的光谱特征的同时,能够有效的利用空间自相似性;然后通过交替方向乘子算法,建立基于提出模型的稀疏编码方法。研究表明,该方法通过引入非局部相似块,解决了目前高光谱数据基于波段相关性修复大面积、大量连续波段信息,由于波段相关性减弱导致修复效果不理想的问题,改善了图像修复效果,实现了高光谱数据受污渍影响程度较大波段的光谱特征还原。