本研究提出了一种针对有界区域内部点到边界距离函数估计的精度提升方法，利用拉普拉斯积分的渐近性和泰勒级数外推，显著提高了计算精度，具有广泛的应用潜力。

本文提出了一种新颖的网络结构，结合感知偏差照明和深度学习，解决低光照图像增强问题。通过伽马校正和泰勒级数加速训练，变压器块有效推断暗区信息。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上优于现有技术。