本研究提出了一种新的亮度鲁棒性增强策略（BRE），旨在改善深度神经网络驱动的色彩恒常性模型在亮度变化下的表现。实验结果表明，该策略显著降低了光源估计误差，提升了模型性能，强调了增强亮度鲁棒性的重要性。