光谱反射率是物体的固有属性，且不同物体的光谱反射率不同，其可称为物体的 “指纹”。
在印刷、艺术品复制、纺织及电子商务领域中都经常涉及到物体的光谱反射率信息。所以测得物体的光谱反射率具有重要意义。现有技术中，通过分光光度计可以准确测 得物体的光谱反射率，但是，分光光度计这种设备的价格昂贵、测量效率较低，并且测量时只能以接触式方式对有一定尺寸的平面物体进行测量。
近年来通过数码相机、多光谱系统、扫描仪、显示器等获得物体颜色的设备响应值 后再预测物体光谱反射率的方法被广泛采用。
一般，数字图像设备有三个独立的颜色通道， 故以CIE色彩空间的CIE XYZ三刺激值预测物体的光谱反射率来研究基于数字图像设备三 色响应值的光谱反射率重构算法。目前已有许多模型算法用于重构物体的光谱反射率，如 伪逆法、遗传算法、神经网络、Hawkyard法以及改进算法、查找表法、独立元分析法、非负矩 阵分解法、主成分分析法等，其中主成分分析方法的应用最为广泛。
但是，现有技术中，主成 分分析法只通过一组主成分对所有物体的光谱反射率进行预测或者在预选的范围内进行 预测，这样实现的光谱重构不但没有完整反映物体反射率的变化特性，也没有很好的反映 边界颜色上的光谱特性，使得重构精度不高。