바람직 한 실시 에 에서 , 상기 장면 정보 는 적어도 2 개 의 색 채널 들 을 포함 하 는 2 차원 정보 벡터 이 고 , 상기 색도 좌표 들 의 결정 은 상기 장면 정보 내 의 상기 적어도 2 개 의 색 채널 들 각각 에 대한 최대 값 들 을 찾 는 것 을 포함 한다 . 즉 , 만약 장면 이 적어도 카메라 의 필터 감도 들 에 대응 하 는 스펙트럼 의 부분 에서 완벽 한 확산 반사기 들 인 물체 들 또는 완벽 한 백색 확산 반사기 를 갖 는다면 , 이 접근 법 은 조명 의 색도 의 양호 한 추정 을 생성 한다 . 비확산 반사 들 을 보정 하 는 방법 의 변형 들 은 장면 에서 정반사 성 들 ( specularities ) 및 형광 물질 들 을 검출 하 는 것 및 그 화소 들 에 의해 주 어 진 정보 를 제거 하 는 것 을 포함 한다 . 그러므로 , 개선 들 을 구현 할 수 있 기 위해서 는 , 추가 적 인 센서 에 의해 주 어 지 는 하나 의 값 만 이 아니 라 모든 화소 들 이 요구 된다 . 색도 좌표 들 을 결정 하 는 이 접근 법 은 때때로 레티 넥스 접근 법 ( Retinex approach ) 이 라고 불리 고 , 예 를 들 면 Kobus Barnard 및 Vlad Cardei 및 Brian Funt 의 IEEE Transactions in Image Processing volume 11 number 9 , pages 972 - 984 및 985 - 996 , IEEE , " 2002 의 "" A Comparison of Computational Color Constancy Algorithms ; Part One : Methodology and Experiments with Synthesized Data "" 및 "" A comparison of color constancy algorithms . Part Two . Experiments with Image Data "" 에 개시 되 어 있 다 . "