多光谱颜色成像系统通过采集多个通道的光谱图像,能够以精细的空间分辨率获得样品表面不同位置的光谱反射率。相比于传统的分光光度计,多光谱颜色成像系统具有无需与样品接触且测量效率较高的优势,并能提供样品整体的颜色外观。但系统中也容易出现各种影响多光谱图像准确获取的因素,导致光谱颜色测量精度的下降。本文针对系统中存在的两类影响测量准确性的问题展开研究,并基于获得的高保真彩色图像,提出一种纺织图像重着色方法。各项工作的具体内容分别介绍如下:1.系统采用积分球照明,由于多次反射的存在,在放入不同样品时会发生光照条件改变,为此提出了一种结合系统设计和回归模型的光照一致性校正方法。首先在假设样品具有理想漫反射特性的情况下,对系统成像过程进行建模,提出在系统中引入参考小白块,以表征积分球内的光照变化,消除不同光照条件下的相机响应值差异。而在实际测量中,为了处理诸多非理想因素如样品的光谱反射特性具有方向依赖性,将小色块放置在不同的背景样品上,根据获得的样本数据训练多项式回归模型,实现进一步的校正。实验结果表明,提出的方法有效提升了相机响应值以及重建后光谱反射率的一致性,使得不同光照条件下的光谱颜色测量误差得到了明显的降低。2.系统通过旋转滤片轮成像,由于机械振动等原因,采集的多光谱图像存在通道偏移的问题,为此提出了一种基于分块的多光谱通道图像快速对齐算法。考虑到通道图像间的偏移较为轻微且全图平缓变化,将图像划分为图像块分别进行匹配处理。根据图像的结构信息对图像块进行筛选,并采用基于图像梯度的相似性度量计算图像块的偏移量。使用由此得到的多组匹配点对,可以快速地估计出通道图像间的全局仿射变换参数。实验结果表明,提出的方法能够实现通道图像间的准确对齐,有效降低了光谱颜色测量误差,同时具有较高的计算效率,能够实现多光谱图像采集后的快速处理。3.在纺织设计中需要修改布料中的若干种颜色并进行比较,为此基于系统提供的高保真彩色图像,提出了一种纺织图像重着色算法,其包含模糊聚类和颜色替换两个步骤。模糊聚类处理同时考虑了像素自身颜色信息以及局部空间与颜色信息,通过引入邻域像素颜色置信度的概念,能够较好地处理具有丰富细节的区域。基于模糊聚类获得的隶属度矩阵,可以获得一个像素所对应的两类最相关的主要颜色。提出颜色替换模型将像素颜色表示为这两类主要颜色的线性加权,其中的残差项保留了部分纹理信息。最后由用户选择待修改的主要颜色并给出目标颜色,即可通过颜色替换模型实现图像的重着色。实验结果表明,提出的方法在印花布和色织布上都生成了自然而真实的重着色结果,能够保留图像的纹理结构,较好地控制颜色替换的范围,并具有良好的颜色准确性。