本文提出了一种新颖的网络结构，用于解决低光照图像增强问题。该网络利用感知偏差照明方式和完整图像建模，通过伽马校正与深度网络相结合，自适应地感知偏离的照明来学习校正因子伽马。通过使用泰勒级数近似伽马校正，加速了训练和推理速度。实验结果表明，该方法优于现有方法。