近年来，传统色彩复制方法在分色精度和色域扩展方面已经不能满足人们对高档艺术品、高档奢侈品包装的复制需求，这推动了印刷色彩高保真复制技术(Hi-Fidelity ColorReproduction)的不断进步，引发了印刷工业领域进行色彩高保真复制的技术革新。如何提高光谱分色精度，扩展传统4色色域是色彩高保真复制的关键。本文针对这一关键技术问题，研究通过神经网络进行光谱分色以及通过特征光谱提取进行基色预测的方法，最终建立多基色、神经网络高精度光谱分色的高保真复制模型。本文的研究成果将有效推动印刷高保真复制的工业应用，不仅在印刷高保真复制领域具有十分重要的应用价值，在光谱识别与匹配、多光谱图像压缩、医疗影像分析与诊断等领域也有着重要意义。本课题的主要研究成果如下：1．分别建立了基于BP和RBF神经网络的光谱分色模型，研究对光谱进行光谱密度变换来降低分色误差的方法，进行了神经网络结构与参数的优化设计，通过实验证明了基于神经网络的光谱分色模型能够实现高精度、高效的光谱分色。2．提出了一种基于光谱导数变换与相关性分析的特征光谱提取算法，在10nm分光光度测量精度条件下提取了传统C、M、Y油墨的特征光谱，实验证明C、M、Y三基色的特征光谱主要集中在430nm、440nm、490nm、510nm、550nm、560nm、590nm、650nm、700nm共9个波段。3．提出了一种基于特征色与特征光谱筛选的基色预测算法，证明对样本进行特征色与特征光谱的筛选能够有效减少样本数量，提高基色预测精度，对所预测的基色进行色域仿真后表明，算法预测的基色能够有效扩展传统4色色域。4．提出了一种基于神经网络与特征光谱匹配的光谱分色算法，实验证明通过提取基色的特征光谱，进行基于特征光谱匹配的分色能够保证光谱匹配精度，有效提高色度匹配精度。5．在前四项研究成果的基础上，以神经网络、特征光谱提取与匹配为核心，建立了多基色、高精度光谱分色的高保真复制模型，通过仿真的方式验证了模型能够实现最大化的色域扩展，分色精度和效率高。