多光谱颜色成像技术由于能高保真地再现场景颜色信息,已经在纺织及印刷颜色质量控制、文物数字保护、自然界光谱分析、计算机场景绘制、材料特性分析、模式识别等领域体现出了重要的应用价值。多光谱颜色成像系统中存在的光谱波段图像偏移、聚焦模糊、运动模糊等问题,极大地影响了多光谱数据的准确性与可靠性。本文针对上述问题,开展了如下创新性的研究工作:1.针对不同光谱波段图像间的偏移问题,提出了一种基于差值图像梯度稀疏性的测度与配准框架。统计观察发现,不同光谱波段的差值图像其梯度在配准时呈现出最稀疏的分布特性。通过对稀疏性的合理定义,提出了差值图像归一化总梯度测度,且通过实验验证了其对配准程度度量的有效性。在相应的参数化配准问题中,提出了一种联合全局优化、局部优化与图像金字塔技术的配准框架。实验结果表明,提出的测度及配准框架在多光谱图像配准问题上表现优于现有配准算法,并适用于其他诸如多模态、单模态的图像配准任务中。2.针对固定焦距多光谱成像系统中由有效焦距不同导致的聚焦模糊问题,提出了一种基于通道相关性的、参数自确定的多光谱图像去模糊算法。该算法具体包括模糊度估计、导向图像计算与去模糊三个步骤。假设失焦模糊是高斯模糊,提出了 一种基于绝对归一化相关系数的模糊度计算算法,并根据估计的模糊度判别清晰与模糊通道图像集合;利用现实场景中普遍存在的光谱相关特性,即高维颜色光谱可以由极个别本征光谱线性表示,从清晰通道图像集合中线性构建出与模糊通道图像接近的导向图像;将导向图像作为单幅图像去模糊框架中的图像先验项,对模糊图像去模糊。为自确定框架中的正则参数,进一步引入了广义交叉验证法,并提出了快速计算算法。实验结果表明,提出的多光谱图像去模糊算法能有效解决多光谱图像失焦模糊问题,结果优于现有单幅图像去模糊算法。3.针对手持便携式多光谱成像系统中同时存在的波段图像偏移与运动模糊问题,提出了统一的多光谱图像恢复框架。框架包括图像配准、修复与去模糊三个步骤。多光谱图像配准采用差值图像归一化总梯度作为测度,并用直接梯度下降法优化求解配准参数;多光谱图像修复问题则建模为带约束的局部线性模型问题,并创新性地提出了用导向滤波技术快速求解;提出用低秩优化联合去除多光谱图像中的运动模糊,同时提出迭代奇异值阈值化算法求解相应的约束核范数最小问题。实验结果表明,统一的图像恢复框架适用于恢复手持便携式多光谱设备采集到的低质量多光谱图像。其中图像修复算法、运动模糊去除算法结果优于现有单幅图像的修复及去模糊算法。