提出了使用改进的伪逆方法从CIE三刺激值恢复光谱反射率的过程。 与以前的光谱恢复方法不同，此方法使用基于颜色特征匹配的新样本选择标准来选择一系列合适的样本，以创建自适应的变换矩阵来重建光谱反射率。 考虑到计算时间和准确性，通过预先划分光谱反射率来创建动态子组，并通过动态子组中的样本与目标样本之间的样本相似性/不相似性来创建自适应子集。 因此，代替仅将一个变换矩阵应用于重构过程，而是使用颜色特征匹配从自适应子集获得了一系列自适应变换矩阵。 这项研究应用了三个不同的光谱反射率数据集和三个不同的误差度量。 根据所考虑的所有误差度量，该方法非常准确，并且优于伪逆方法和加权伪逆方法，它们在重构光谱反射率方面是有效的。

对伪逆矩阵进行因式分解以求解正规方程： A*x = b 与MATLAB pinv相比，伪逆有两个优点： - PINV 需要昂贵的 SVD - PINV 不适用于稀疏矩阵。 解 x 最小化残差 |Ax - b| 的 2-范数。 在欠定系统的情况下，即 rank(A) < length(x)，pseudoinverse(A)*b 返回的解是所有解中最小的 2-norm。 请注意，如果使用反斜杠运算符，则此属性*不*满足：x = A\b。 方法：对源空间和目标空间都使用 QR 分解。 分解后的结果存储在 object 中，稍后可用于与任何目标空间向量 (RHS) 相乘。 灵感来自 FACTORIZE http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24119