颜色恒常性是人类独特的心理感知现象。为了充分考虑人类在观察外部事物时的心理情感知觉和意识，以及对图像对象或对象语义的理解，本研究首先基于深度学习模型（掩模RCNN）对图像内容中的对象类别进行语义分割，并构造了一个按对象语义主题划分的图像分类集，在此基础上对经典的灰度世界（Aristole）算法进行了改进。将图像对象语义分类集中的RGB三通道的平均值作为图像的全局光照颜色估计结果，并与GW、WP、SoG和GE四种经典算法进行了性能比较。实验结果表明，本研究算法的恢复角度误差的中值误差和平均误差均显著降低，表明其具有较好的光照颜色估计效果。