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点石成金：提升多曝光图像融合的分层特征
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的网络结构，通过感知偏差照明和完整图像建模来增强低光照图像。该方法将伽马校正与深度网络相结合，自适应地学习校正因子伽马来感知偏离的照明。实验证明该方法优于现有方法。
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关键要点
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提出了一种新颖的网络结构，解决低光照图像增强问题。
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结合伽马校正与深度网络的建模能力，自适应学习校正因子伽马。
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使用泰勒级数近似伽马校正，加速训练和推理速度。
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提出了一种新颖的变压器块，通过层次化注意机制模拟跨图像像素的依赖关系。
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在多个基准数据集上的实验表明，该方法优于现有方法。
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