由数码相机信号直接重构物体表面的光谱信息对不同照明条件下颜色的复现十分重要。基于普通商用数码相机分别摄取两种CIE标准光源D65和A下颜色样品的RGB信号, 采用主元分析法(PCA)和多项式模型的结合算法进行物体表面色光谱反射比的重构研究。实验结果表明, 同时应用两种光源下的RGB信号可有效提高光谱重构精度, 并能较好地再现色样的同色异谱特性。

从数码相机的RGB 信号重构物体表面的光谱反射率是光谱颜色管理研究中的重要课题之一。提出了一种基于误差反向传播前馈神经网络(BP)和主元分析法(PCA)实现色卡的表面光谱反射率重构的新算法。通过对三种色卡进行光谱重构实验研究了BP 神经网络的最优结构和主元数的最佳选择，验证了算法的精度。实验结果表明，采用适当的BP 神经网络和主元分析相结合的新算法能够精确重构同类色卡的表面光谱反射率。