本篇文档是关于色彩恒常性问题的多假设方法研究，由Daniel Hernandez-Juarez、Sarah Parisot、Benjamin Busam、Aleš Leonardis、Gregory Slabaugh和Steven McDonagh等人撰写，并发表在CVPR（计算机视觉与模式识别会议）上。色彩恒常性是数字图像处理中的一个基础部分，关系到算法如何估计场景光源颜色，并使图像在捕捉时光源存在时的外观与在消色光下捕捉的场景相匹配。
传统的色彩恒常性方法通常是基于学习特定相机的光源映射。这类方法虽在特定相机数据上可以达到高精度，但它们依赖于相机的光谱敏感度，因此在新设备上泛化性能较差。此外，回归方法产生的是一种点估计，未明确考虑潜在光源解决方案之间的不确定性，这是由于问题本身的不适定性。
为解决这一问题，本文提出了一个贝叶斯框架，它通过多假设策略自然地处理色彩恒常性中的不确定性。该方法以数据驱动的方式选择一系列候选场景光源，并应用于目标图像以生成一组校正图像。对每个校正图像，使用相机不可知的CNN估计光源为消色光的似然度。该方法从生成的后验概率分布中明确学习最终的光照估计。
值得注意的是，似然估计器学习回答的是一个与相机无关的问题，这使得它能够有效地通过多相机训练，从而将光源估计与有监督学习任务分离。作者对提出的方法进行了广泛的评估，并为没有重新训练的新传感器泛化性设定了基准。该方法在多个公共数据集上提供了最先进的准确性（达到11%中值角误差的改进），同时保持了实时执行。
文章分为几个部分介绍和讨论了相关的概念和技术细节：
1. 引言部分介绍了色彩恒常性的基础概念和其在数字图像处理流程中的重要性。其中，作者提到了色彩恒常性问题的算法过程通常被称为场景光源的恢复。
2. 方法部分详细描述了提出的方法论。这包括了从数据驱动选择候选场景光源，利用CNN对每张校正图像进行光照可能性的估计，以及从后验概率分布中学习最终的光照估计。
3. 实验和结果部分展示了大量的实验数据和图像分析，证明了作者方法的有效性。与现有的方法相比，本文提出的方法在多个标准数据集上均取得了优异的性能。
4. 讨论部分探讨了方法可能的局限性以及未来可能的研究方向。
整篇文档提供了对色彩恒常性研究的深入见解，并提出了创新的解决方案来改进现有方法的准确性和泛化性。这项研究不仅对学术界具有重要影响，也对工业界中相关技术的进一步应用提供了重要的理论基础和实践指导。
