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传统的偏色视频校正往往选用单一颜色恒常算法对全部视频帧进行处理,这使得原本偏色程度不同的视频帧校正结果存在很大的差别,出现了大量校正后色差增大的"异常帧"。针对这个问题,提出了一种基于最优阈值筛选的偏色视频校正方法。在分析待检验视频相邻帧间相关性的基础上为实验数据集选取合适的参考帧,用两种Retinex算法对偏色视频进行校正,比较不同处理方法求得的角度误差,得到视频校正的最优阈值。实验表明,该方法可以根据场景环境的变化动态的选择视频校正策略,使偏色视频校正的结果与时间效率得到了明显提升。