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。

该文综述多项图像颜色研究，涵盖深度学习压缩模型（分亮度与色度处理以优化颜色保真度）、感知一致的色彩映射、灰度图像代数增强模型、色彩差异预测改进、基于分类器的光源估计、多颜色空间图像分类、卷积网络自动着色与预训练、色彩恒常性与幻觉模拟，以及颜色空间与语言模型特征空间的一致性（但主观抽象描述对齐降低），并探讨手写体易读性增强算法。