自然界中的颜色丰富多彩,随着人们对颜色的认识越来越深,颜色的复制也显的越发重要。而对于传统的颜色复制来说,可能会由于同色异谱色的存在而使得不同的原颜色通过复制过程而得到同一个颜色。而光谱反射率作为物体表面颜色的属性具有唯一性,即不同颜色的光谱反射率是不同的。传统的光谱反射率测量方法即是采用分光光度计测量,然而分光光度计一次可测量范围很小,并且只能对平面进行测量,使得我们只能寻求其他方法来测量物体表面的光谱反射率。近年来,通过CCD数码相机和滤光片组结合组成的多光谱图像系统来测量光谱反射率已成为研究的重点。本文通过复合偏最小二乘法重建光谱反射率,将预测色块与训练集色块距离进行比较,对于不同距离的色块采用多主成分数偏最小二乘法和普通偏最小二乘法进行不同的运算,最终得到反射率预测结果,并且与普通偏最小二乘法(PLS)作比较。实验结果显示,复合偏最小二乘法的重建结果优于传统偏最小二乘法。对于多光谱图像系统来说,滤光片数量不同会得到不同通道数的多光谱图像。但是对于多光谱图像系统的滤光片数量,现在还没有统一的规定,并且滤光片数量对于光谱反射率重建精度的影响也不得而知。鉴于此,我们在本文中采用不同数量的滤光片结合CCD相机组成不同的多光谱图像系统。并采用偏最小二乘法和基向量法结合神经网络的方法重建光谱反射率。通过实验结果可知,对于偏最小二乘法和基向量结合神经网络法来说,滤光片数量的增加,光谱反射率的重建结果精度越高。