1.一种多光源环境下的图像颜色恒常方法，包括如下步骤：S1.计算图像的亮度图：提取图像中的颜色分量，将输入的彩色图像分解为红色、绿色和蓝色三个颜色分量，三个颜色分量相加得到图像的亮度图；

S2.将图像分为亮区域和暗区域：把步骤S1得到的亮度图分为两类，具体分为亮区域和暗区域；

S3.分别计算亮区域和暗区域的光源：分别对原图的亮区域和暗区域用不同尺度的模板进行滤波，初步得到图像的亮区域和暗区域的光源；

S4.合成得到整个图像的光源：将步骤S3计算得到的亮区域和暗区域的光源相加，得到整个图像的光源颜色；

S5.消除光源颜色，实现颜色恒常：用原始色偏图像中每一个像素分别除以对应的计算得到的光源图像的像素，得到校正后的无色偏图像。

2.根据权利要求1所述的多光源环境下的图像颜色恒常方法，其特征在于，划分亮暗区域采用经典的K-均值方法聚为两类，分为暗区域和亮度区域，把原彩色图像亮区域标记为

1，暗区域标记为0。

3.根据权利要求1所述的多光源环境下的图像颜色恒常方法，其特征在于，步骤S3中的滤波模板是一个双高斯差的DOG模板，公式如下：

其中，R1是ON型感受野的模型，该模型中心正，外周负，这里作为亮区域的滤波模板，R2是OFF型感受野的模型，该模型中心负，外周正，这里作为暗区域的滤波模板，其中模板外周的尺度是中心尺度的3倍，也就是λ的值为3，另外滤波模板是一个不平衡的双高斯差，也就是权重k的值不等于1，其中，亮区域滤波尺度σ1要小于暗区域滤波尺度σ2。

4.根据权利要求3所述的多光源环境下的图像颜色恒常方法，其特征在于，步骤S3中所述的分别计算亮区域和暗区域的光源具体包括如下分步骤：S31.原图和R1做卷积得到L1；

S32.原图和R2做卷积得到L2；

S33.L1中的暗区域部分置为0，也就是标记为0的部分置为0，L2中亮区域部分置为0，也就是标记为1的部分置为0；进而获得亮区域和暗区域的光源。

5.根据权利要求3所述的多光源环境下的图像颜色恒常方法，其特征在于，所述的权重k的取值范围是k∈(0.1,1)。

6.根据权利要求3所述的多光源环境下的图像颜色恒常方法，其特征在于，所述的σ1∈[2,10]，σ2∈[3,20]。