彩色图像在不同的设备上再现时,由于各设备色域不一致,输入/输出关系通常也具有不同的非线性特征,因此在实际应用中,首先需要进行色域匹配。传统的色域匹配算法是颜色到颜色的匹配,即根据源设备色域和目的设备色域在色彩空间中建立映射关系,然后按照此关系将图像中的色度值映射至设备色域中的相应色度值。然而此种传统算法忽视了图像的空间结构信息,近年来,研究者提出了空间相关的色域匹配方法,将图像的空间特性引入色域匹配过程,通过保持像素间的边沿关系,较好地保证了匹配后图像的视觉效果。但是目前现有空间色域匹配算法大都没有对图像的空间特性进行全面的分析,只是利用到了部分空间特性。本论文针对这一缺陷,提出一种图像的空间描述模型,利用此模型全面分析影响色域匹配算法的图像空间特性,并把图像的空间特性分类为：图像的频率特性和图像颜色的分布特性。在此分类的基础上,设计实现了一种比现有的空间匹配算法融入了更多图像空间特性的新的空间匹配算法。最后,使用主观评估系统对新算法进行了评估,验证了新算法的有效性。