给定物体的三个刺激值，重建物体的反射率在跨媒体色彩再现领域有着重要的应用。常用的反射率重建算法有基向量法、维纳估计法、加权伪逆法等，这些方法大多是建立低维三刺激值或RGB到高维光谱反射率的映射关系，以重建反射率与原始反射率的接近度作为评价指标，需要光谱反射数据进行培训。然而，许多工业领域的产品设计都需要考虑颜色恒常性（c）问题，以确保产品颜色在不同照明条件下具有相似的颜色性能。光谱反射率是决定物体颜色恒定性的一个重要属性。为了解决重建反射率彩色再现后的颜色恒常性问题，Takahama和Nyatani提出了颜色恒常性的线性规划光谱反射率重建方法。测试结果表明，用该方法重建的反射率呈现出与台阶相似的形状，与实际物体颜色反射率相差太大。之后，Berns等待Takahama和Nyatani算法，但重建的反射率波动太大。Li和Luo提出了一种具有光滑约束的二次规划颜色重建算法。重建的反射比平滑，接近实际对象颜色的反射比。提出了一种非线性约束优化方法来重构物体的反射率，该方法具有良好的颜色恒常性和平滑性。本文利用Munsell标准色卡上1560个色块的反射率数据集对新算法进行了测试，并与其他方法进行了比较。结果表明，该方法不仅比Takahama和Nyatani方法、Berns方法、Li和Luo方法更好地重建反射率的颜色恒定性指数，而且在重建反射率与原始反射率（均方根误差（RMSE）和拟合优度系数（GFC）之间的相似性指数方面也优于其他方法。因此，该方法对有颜色恒常性要求的行业进行反射率重建具有重要的应用价值。