颜色恒常性是人类视觉系统的特性之一,在机器视觉中颜色恒常性算法可以对彩色图像进行颜色校正,使其不受场景光照和反射等影响,还原物体的本来颜色,使用这种方法可以在许多场合得到很好的应用。本文分析了不同类别的颜色恒常性算法,并实现了处理不同类型色偏图像中的应用：(1)分析了颜色空间的颜色不变特性,发现了HSI颜色空间中的H和S分量对阴影和高光均不敏感,基于此改进了Canny边缘检测算法,通过计算阴影和高光不变部分的特征值和特征方向实现了有阴影影响的彩色道路检测；(2)分析了单光照颜色恒常性算法中的几种主要算法：max-RGB、Grey-World、 Shades-of-Grey、Grey-Edge算法等,对比实验证实这类算法能对光照颜色引起的色偏图像进行较好的颜色校正,并实现了对肤色区域的检测；(3)分析了多光照颜色恒常性算法中的几种主要算法：SSR、MSR、MSRCR算法等,对比实验证明这类算法能对曝光不足引起的色偏图像进行图像增强,其中通过对MSRCR算法进行自适应的彩色直方图线性拉伸改进,可以较好的实现图像增强的颜色保真,和提高图像亮度、对比度、信息熵的目的,运用此算法实现了彩色交通标志图像的检测。