随着科技的进步和人们生活水平的提高,各种各样的彩色数字图像设备在人们日常生活和工作中得到了广泛应用,但由于不同类型数字图像设备的呈色机理及色域不同等原因,彩色图像在数字图像设备之间传输时经常出现颜色失真现象,这影响了如纺织、印刷、计算机辅助设计、电子商务及远程医疗等行业的发展,而颜色管理系统被公认为是解决这一问题的有效方案。本文主要针对颜色管理系统中的若干关键技术进行了全面深入的研究。对基于色度的颜色管理系统,选择数码相机、液晶显示器和彩色打印机分别作为彩色图像获取设备、软拷贝显示和硬拷贝输出设备的典型代表,并提出相应的模型算法实现其设备的色度特征化及色域映射；对基于光谱的颜色管理系统,提出新的模型以重构物体的光谱反射比。最后,给出了基于本文研究成果的应用实例。对于数码相机的色度特征化,讨论了数码相机参数设置、实验装置及色度特征化过程中照明均匀性和重复性校正方法,并提出了一种基于多项式的自适应模型实现其色度特征化,通过实验分析了非线性变换、局部训练样本数、多项式项数及样本介质等因素对色度特征化精度的影响。对于液晶显示器的色度特征化,讨论了两个重要假设条件即色品恒定性和通道相加性,通过经典的增益-偏置-伽玛(GOG)模型分析了依据这两个特性的特征化原理,并基于GOG模型对近似满足这两个假设条件的专业液晶显示器进行了色度特征化以评价其预测精度。然后,本研究提出了一种分段分空间(PP)模型用于实现不满足这两个假设条件的普通商用液晶显示器的色度特征化,并设计实验和其它模型进行比较,结果表明当训练样本数不多时PP模型的颜色预测精度最高。对于打印机的色度特征化,考虑到其为减混色设备且驱动值与色度值有较强非线性关系的特点,本研究采用基于立方体插值和立方体迭代细分的三维查找表模型分别实现其正向和反向色度特征化,并对基于立方体迭代细分的三维查找表模型提出了一种改进方案以提高其变换效率。实验结果表明,正向模型和经改进的反向模型均取得了较高的打印机色度特征化精度。鉴于色域映射在现代颜色管理系统中的重要性,本文在对色域边界描述方法及色域映射算法进行概括总结的基础上,分别提出了基于空间分布特性的自适应色域映射算法(ASCGMA)以及基于Gauss函数压缩的色域映射算法(GGMA)。对于ASCGMA,色域外待映射颜色的压缩幅度不仅与其在颜色空间的位置有关,还与其周围像素点的颜色信息有关。对于GGMA,将颜色空间划分为多个子空间,对于彩色图像中没有颜色超出目标设备色域边界的子空间,其颜色不做任何压缩,否则通过改进的高斯函数实现该子空间内颜色的压缩。然后,参照CIE规范分别与CIE推荐的HPMINDE和SGCK色域映射算法进行比较测试,基于成对比较法的视觉实验结果表明,整体上ASCGMA和GGMA两种色域映射算法的表现均优于HPMINDE和SGCK算法。物体光谱反射比重构技术是光谱颜色管理系统中的关键性基础技术。主成分分析法被广泛用于重构物体的光谱反射比,但若只通过数字图像设备三色通道对应的三个主成分来预测物体的光谱反射比,精度较低。因此,本研究将光谱空间划分为11个子空间,并在每个子空间中计算其主成分,同时将每个子空间中主成分的个数从3个扩展到9个,然后根据物体颜色的CIEXYZ三刺激值及其所在子空间的9个主成分预测其光谱反射比,结果表明该方法获得了优于其它相关算法的光谱重构精度。为了进一步检验本文研究成果的有效性,分别实现了彩色图像从液晶显示器到打印机的复现实例以及基于彩色打印机驱动值的物体光谱反射比重构实例。对于彩色图像复现实例,采用基于本文研究成果的现代颜色管理系统将4幅标准彩色图像从液晶显示器复现到打印机,并设计心理物理实验与在打印机默认设置下的硬拷贝打印图像进行视觉比较。结果表明,经过本文研究成果处理流程的所有打印图像均更接近于源图像。对于光谱重构实例,基于本文提出的算法对测试色卡进行光谱反射比重构,并与其实测光谱数据进行比较,评价结果验证了本研究算法重构物体光谱反射比的预测精度及现实可行性。最后,对本论文的主要内容以及所取得的主要研究成果予以概括总结,并对今后进一步的研究工作进行了展望。