在数字印前系统中，颜色复制一直是国际上印刷出版、图像处理、计算机视觉等领域关注的重要问题。色彩管理就是解决图像复制中各种设备色彩空间之间的颜色转换问题，保证图像色彩在整个复制过程中协调一致、正确传递。色彩空间转换作为色彩管理技术的重要组成部分，对图像复制质量意义重大。　　 为了满足印刷中一致性和预期性要求，寻找一种精确实用的RGB到CMYK转换方法就显得尤为重要。本文主要研究基于Berns等人提出的Goc模型方法建立RGB到Lab的数学转换模型，并采用基于神经网络模型建立Lab到CMYK数学转换模型，并验证数学转换模型的精度。具体完成了以下几方面的工作：　　 (1)介绍了色彩空间转换算法现状研究，分析比较了常用色彩空间转换方法理论基础和实现过程以及各自的优缺点，并分别介绍了各色空间的颜色定量描述以及彩色印刷复制的基础理论。　　 (2)介绍了“ColorMatehRGB”色彩空间及其优点，并在该色彩空间下，研究基于Goc模型的显示器数字驱动值RGB到Lab色空间的转换实现方程，进而推导出RGB到Lab的数学转换模型，并进一步分析该模型的精度。　　 (3)介绍了人工神经网络与RBF神经网络，研究了在SWOP国际标准色彩规范条件下，在Maltlab中建立RBF神经网络的颜色空间变换模型，并在此模型下进行数据的预测和精度分析；然后在此研究基础上，建立基于RBF神经网络色彩空间转换数学模型，并在该模型下进行数据的预测与精度分析，再比较两个RBF模型的预测数据精度，分析优劣与原因。