在现代印刷流程中,各个环节设备的颜色特征各不相同,甚至两台同一型号的设备之间也有所差异,这导致颜色信息难以实现跨媒介的精确传递与再现,严重影响了印刷的色彩复制精度。为了解决这一问题,色彩管理应运而生,它通过运用与设备无关的连接色空间PCS,将各设备色空间连接起来,实现颜色精确传递及再现。本文主要研究色彩管理中色空间转换这一关键技术,针对输出设备,选择RBF神经网络建立CMYK-Lab色空间转换模型。首先,为了获取良好的训练样本,本文对输出设备进行校准测试,确定设备状态满足实验条件之后,输出测试色靶,并测量获得样本数据。接着研究RBF神经网络的结构及数学模型,以K均值聚类算法确定RBF网络隐含层节点的中心、隐含层节点的宽度及输出权值等参数,初步建立RBF网络模型。最后在训练样本的基础上,通过对比测试,确定隐含层节点数及分布系数等参数,最终得到基于RBF神经网络的CMYK-Lab色空间转换模型。对比实验表明,与BP网络模型相比,RBF网络学习速度更快,泛化能力更好,以300组样本数据训练即可获得与700组样本数据训练的BP网络相当的色差表现。与经过修正的纽介堡方程相比,300个样本训练的RBF网络与之精度相当,若进一步提高训练样本数,色差表现将优于纽介堡方程。