本研究解决了CT成像中的噪声减少挑战，重点关注机器学习方法在去噪中的应用。通过比较模拟数据和实验数据的训练效果，发现实验数据的效果更佳。强调了高质量CT重建与原始测量数据匹配的重要性，并提出了改进噪声模拟方法的必要性。

该论文介绍了一种名为低光线神经光辐射场（LLNeRF）的新方法，通过无监督学习，从低光线图像中合成正常光照的新视图。该方法能够提高照明效果、减少噪声和更正颜色失真，产生具有适当照明、生动颜色和细节的新视图图像。实验证明该方法优于现有的低光照增强方法和神经光辐射场方法。