针对反射式显示器彩色电润湿电子纸在不同色温环境光下显示颜色不一致，影响显示图片色彩还原度的问题，提出一种基于彩色电润湿电子纸光谱反射率特性的色彩校正方法。通过彩色电润湿电子纸的光谱反射率特性，得到不同色温环境光下显示颜色的光谱对应关系，以此建立不同色温环境光下彩色电润湿电子纸显示颜色的映射关系，并根据该映射关系对输入颜色数据进行校正，从而减小不同色温环境光下显示颜色的色差。设置标准光源A（5 000 K）、实验光源B（3 500 K）和实验光源C（6 500 K）对样品进行测试。在两个实验光源下，测量100个测试色块在经过本文方法校正前后的色度数据。实验结果表明，校正前后显示颜色与标准光源下显示颜色的平均色差分别减小了55%和35%，校正后的显示图像平均主观评价Z得分分别为0.45和0.25。

为了解决多通道投影显示系统中各投影仪投影画面之间颜色不一致的问题，设计了一种基于自由变形技术的多投影颜色校正方法。首先，通过Bernstein基函数建立自由变形技术模型，建立各投影仪原始图像和摄像机拍摄图像之间的颜色转换关系；其次，采集原始图像集和摄像机拍摄的投影显示画面集，确定自由变形技术模型的参数；然后，通过Matlab分析验证投影图像各颜色通道之间是相互影响的；最后，对原始图像进行颜色扭曲，将本文颜色校正方法与传统方法进行直方图相似性评估对比。实验结果表明：对比广义颜色校正方法和基于B样条曲线的颜色校正方法，本文方法将投影画面的颜色强度平均差值在B通道减少了2.50，在G通道减少了2.34，在R通道减少了3.57，直方图的相关性提高了8.9%，巴氏距离降低了9.7%。基于自由变形技术的多投影颜色校正方法使投影画面衔接流畅，给用户带来更好的沉浸感受。

针对沙尘环境下室外图像存在的色差，低对比度以及低清晰度的问题，提出一种基于RGB色彩平衡方法的沙尘降质图像增强算法，该算法主要包括色彩校正、对比度提升两个任务。针对沙尘图像色彩分布的特殊性以及灰色世界算法的启示，提出了保持颜色分量均值的RGB色彩平衡方法（RGBCbm），使得RGB三通道分量根据颜色分量的均值进行拉伸，有效去除了图像中沙尘造成的色幕问题，进一步采用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法提高色彩校正结果；利用相对全局直方图拉伸算法结合Lab颜色模型对图像的对比度、色彩以及明亮度进行最后的增强和校正。对实验数据进行测试，结果表明，该算法可以有效解决各类沙尘降质图像的色差问题，并在提高图像色彩丰富性和对比度的同时增强图像细节的清晰度。与其他先进算法相比，水下图像质量指数和图像对比度指数分别达到了0.602和0.994，分别提高了0.140和0.018。

为实现水下降质图像的颜色校正和细节增强，提出了由粗到细的多级小波变换水下图像增强方法。首先，通过多级小波变换将水下图像分解为低频图像和一系列高频图像；随后，提出了由粗到细的多级小波变换水下图像增强网络，它包含基于多级小波变换的图像增强子网络和二阶龙格库塔模块构建的细化子网络。基于多级小波变换的图像增强子网络用于估计水下图像增强的初步结果，它包括低频分支和高频分支。低频分支校正低频图像的颜色信息，它将颜色校正问题看作隐式的类型转化问题，并将类型转化中常用的实例归一化和位置归一化用于低频分支的颜色校正中。高频分支为了适应低频分支的操作，如实地增强高频图像的边缘和细节，联合低频分支处理时的信息以及高频图像，计算增强高频细节的掩模；逐步上采样掩模，并将其与各级小波变换获取的高频图像相乘，以增强细节。实施逆小波变换，获得初步增强的水下图像；最后，设计基于二阶龙格库塔模块的细化子网络，对初步增强的结果进一步细化。实验结果表明：在合成和真实水下图像上，本文算法较已有的水下图像增强算法，具有更好的增强效果，PSNR值的提升幅度达9%。满足水下视觉任务的颜色校正、细节增强、清晰化等要求。

高灵敏度电子轰击有源像素传感器（electron bombarded active pixel sensor, EBAPS）既有真空成像器件的高增益、高灵敏度特性，又有固体成像器件的数字化特征，极大地提升了夜视成像水平。该文基于三色液晶可调制滤光片(liquid crystal tunable filter, LCTF)搭建了自然感彩色微光EBAPS成像系统，并根据微光图像特性，对系统获得的彩色图像进行了灰度拉伸、白平衡、色彩校正等色彩增强处理。实验结果表明：该系统可实现反映景物本身颜色特点且具有自然感的低照度彩色成像，有效提升夜间对目标景物特点的观察效果，可以在5×10^?4 lx照度下实现彩色成像。

针对海洋水体及悬浮颗粒物吸收和散射所导致的水下显微图像的颜色信息失真问题，本文提出了一种改进的循环一致性对抗网络（Cycle-consistent Adversarial Network， CycleGAN）算法，实现对水下目标物图像的颜色校正。通过在原始水下降质图像和重构水下图像之间加入R、G、B三个通道的结构相似性（Structure Similarity Index Measure， SSIM）损失函数，度量二者图像之间的信息损失，进而实现R、G、B三个通道颜色的精准调控，不仅增强了CycleGAN网络的整体性能，也提高了生成器生成图像的质量。然后，利用水下多色自制标靶及天然矿石的显微图像组成的训练数据集对本文所提的改进网络进行训练，所得的模型可用于实际矿石样品表面的显微图像颜色校正。结果表明，本文所提的改进的CycleGAN算法较其它方法在颜色校正方面有着明显的优势。与传统的Retinex算法相比，处理后的图像峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio， PSNR）和结构相似性指标分别提高41.85%、35.62%，而且，从主观视觉角度可发现经过校正的水下显微图像与空气中图像颜色相似度最高。综上，本文方法可以有效地对水下目标物图像进行颜色校正，并提升水下显微图像的质量，有望在海洋地质和海洋生物学方面得到应用。

传统的多投影颜色校正和亮度融合在RGB颜色空间下进行，存在校正过程中亮度和色度相互干扰的问题。针对上述问题，提出一种基于Lab颜色空间的颜色校正和亮度融合方法。将亮度与色度单独提取出来，用B样条曲线模型建立起各投影仪原图像与投影显示画面的亮度、色度转换关系，以消除各投影仪投影显示画面之间的颜色差异，并采用融合B样条曲线的伽玛校正对画面重叠区域的亮度进行调节。实验结果表明，相对于RGB颜色空间，在Lab空间进行颜色校正使两个投影显示画面的颜色强度差异在Lab三通道分别减少了4.14，2.41，2.44；相对于RGB颜色空间的伽马校正，在Lab空间将伽马校正与B样条曲线融合进行亮度调节使投影显示画面重叠区域与非重叠区域的颜色强度差异在Lab三通道分别减少了6.12，4.64，3.47。基于Lab的多投影颜色校正及亮度融合技术可对投影显示画面亮度与色度进行更准确的校正，并且给予不同颜色强度对应的伽马系数。