针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题, 提出了一种基于仿射变换与Levenberg-Marquardt (LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发, 利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变, 包括平移、旋转、缩放和错切变换, 符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵, 该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配, 将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题, 进而利用LM算法搜寻最优参数值, 同时引入分块配准以得到更好的配准效果。实验结果表明, 与传统基于Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换的特征点配准算法相比, 提出的算法可获得更好的配准效果, 可有效解决具有周期性元素的织物图像配准问题, 有助于织物图像色差评估。

为研究普通彩色喷墨打印机的颜色特性化，分析了打印过程中的两个主要步骤，即墨水分色过程和介质上的呈色过程，并提出较为精确的光谱预测模型。呈色过程采用基于简单点增益的(YNSN)模型和基于复杂点增益的改进型YNSN模型。为解决打印机的墨水分色无法直接控制的问题，构造了色度误差目标函数，利用非线性优化求解图像红绿蓝数值对应的青、品红、黄、黑(CMYK)喷墨量，并建立两者间的多项式回归关系。实验结果表明，进行非线性分色处理的模型能较好地预测打印的光谱和色度，相对于简单分色模型，其色度精度有明显提高。

光谱反射率重建一般指采用标准色卡上的颜色样本, 对成像系统进行光谱表征(Spectral characterization), 进而从系统响应中精确地求出物体表面的光谱反射率。 由于标准色卡的颜色样本数量较大, 在实际成像系统中使用时有诸多不便。 考虑到颜色样本之间存在较大冗余, 可从中选出具代表性的少数样本用于光谱表征。 针对已有方法未考虑实际成像系统特性的不足, 文章提出了一种代表颜色的分步选取算法, 即首先通过假设一个虚拟成像系统, 根据全局误差最小的原则, 挑选出部分最具代表性的颜色, 估计出实际成像系统的光谱响应函数, 然后在此基础上继续选择其余的代表颜色。 实验表明, 对于窄带多光谱成像系统及宽带彩色扫描仪而言, 文章提出的方法在光谱精度及色度方面均明显优于先前方法。