在黑暗中看见：KAN的低光图像增强研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有低光图像增强方法在处理复杂非线性关系时的不足，尤其是由于不均匀照明和噪声影响引发的问题。我们创新性地设计了基于Kolmogorov-Arnold网络的KAN-Block，并将其应用于低光图像增强，有效克服了线性网络结构的限制，进一步展现了KAN在低层视觉任务中的潜力。实验结果表明，该方法在基准数据集上表现优异。
本研究提出了一种KAN-Block方法，基于Kolmogorov-Arnold网络，用于低光图像增强。实验证明该方法在处理复杂非线性关系时表现优异。
