珠光效果表面特殊的颜色感知决定了对其色貌评估技术的复杂性,而色貌评估是确保珠光效果产品颜色稳定及其高品质颜色再现的方法基础,在珠光效果产品质量评价、油墨颜色特性匹配以及计算机特殊效果颜色模拟等应用中具有重要意义。本论文以珠光瓶体为研究对象,首先讨论了基于多角度测量方式的光谱辐射度计和人眼视觉色貌评估方法,然后探索了以数码相机为影像摄取设备对珠光瓶体进行多角度的色貌评估技术,克服了测色仪昂贵、庞大、效率低等缺点,并能集成到智能系统达到稳定且空间连续的样本颜色提取,从而实现对样本色貌的多角度测量。最后,建立了珠光瓶体色貌差异的影像检测模型,并验证了该模型的可行性和有效性。在色貌评估实验中,以样本上多个区域代表不同的几何观测条件,分别进行了基于光谱辐射度计(TSR)的仪器测量和基于幅度估计心理物理学方法的视觉实验,视觉实验精度和国际同行的研究在同一水平。基于色貌模型CIECAM02的转换,对仪器测量和视觉评估数据进行了比较和分析,结果显示两者具有较好吻合性,其中彩度和色调的相关性分别为相关系数R2为0.90以上(差异指数CV在20.0以下)和R2为0.95以上(CV在15.0以下),而明度由于仪器测量和视觉评估方法之间尺度的不同造成了基于CIECAM02模型对渐变表面色貌的差异,为此本文提出了一种明度线性校正模型,并经实验表明修正后两者明度的相关性显著提高,其CV值从修正前的12.0～23.0降低至修正后的6.8～9.8。为了研究基于影像技术的珠光瓶体色貌评估方法,首先采用多项式模型对数码相机进行颜色特征化,实现从设备相关的RGB空间到设备无关的CIEXYZ标准颜色空间的转换,其对GretagMacbeth Color Checker DC色卡的平均预测精度达到约1.3 CIEDE2000色差单位。实验结果表明,影像测色方法的可重复性高于TSR测量,并能在图像上通过提取不同样本区域的方式替代多角度测量而进行快速的数据处理。影像方法与视觉评估结果的相关性R2达到0.60以上,CV值在24以下,经过明度修正后明度的相关性和和色调具有同样较佳的相关性,而彩度吻合度相对略差,视觉实验和相机的结果相关性验证了基于影像技术进行珠光瓶体色貌评估方法的有效性。同时,对捕获的样本图像分析发现珠光表面在对称的几何观测条件呈现对称的色貌感知,而非光泽区域与光泽区域之间的色貌差异与其相应的明度差异具有R2=0.82和CV=8.5的正相关性。针对珠光色貌的质量判定目标,在本文的研究中提出了珠光瓶体色貌差异的影像检测方法。通过心理物理学的排序法确定样本对的色貌差异最佳观测角度并应用于基于灰阶法评估指定样本对色貌差异的视觉量化实验,在同样的观测条件下进行影像方法的样本图像捕获,经过图像定位后提取具有代表光泽区域、非光泽区域以及过渡区域的三组颜色参数以及基于统计方法的明度对比度和过渡系数。然后,采用先前CIECAM02转换后的明度修正建立珠光色貌差异的影像检测模型。对实验数据的详细分析表明,基于影像技术的色貌差异模型预测结果与对应的视觉评估数据之间的相关性为R2=0.81和CV=27.8,因此该模型可通过设定阈值或结合机器统计学习方式应用于相关工业产品的质量检测领域。