CoLIE是一种新的图像增强方法，通过映射欠曝光图像的2D坐标到光照分量上，并在本地上下文中进行增强。该方法利用隐式神经函数和嵌入导向滤波器进行增强光图像的重建，降低了计算开销。通过引入基于单图像的训练损失函数，提高了模型对不同场景的适应性。经过评估，证明了该方法在图像质量和场景适应性方面的优越性。CoLIE在低光照场景下具有实际应用价值。