Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình mới, Giá trị khóa có trọng số thụ thể chi tiết (DRWKV), để nâng cao hình ảnh trong môi trường ánh sáng cực yếu. DRWKV tách biệt hiệu quả cấu trúc chiếu sáng và cạnh bằng cách kết hợp lý thuyết Retinex cạnh toàn cầu (GER) được đề xuất để nâng cao độ trung thực của cạnh. Ngoài ra, chúng tôi giới thiệu Evolving WKV Attention, một cơ chế quét xoắn ốc nắm bắt tính liên tục của cạnh trong không gian và mô hình hóa các cấu trúc bất thường hiệu quả hơn. Ngoài ra, chúng tôi thiết kế Bộ căn chỉnh phổ song phương (Bi-SAB) và MS2-Loss tùy chỉnh để căn chỉnh đồng thời độ sáng và các đặc điểm màu sắc nhằm nâng cao tính tự nhiên của hình ảnh và giảm thiểu hiện tượng nhiễu. Thông qua các thử nghiệm mở rộng trên năm điểm chuẩn nâng cao hình ảnh ánh sáng yếu (LLIE), chúng tôi chứng minh rằng DRWKV đạt được hiệu suất tiên tiến trong PSNR, SSIM và NIQE trong khi vẫn duy trì độ phức tạp tính toán thấp. Ngoài ra, chúng tôi xác minh khả năng khái quát hóa của nó bằng cách cải thiện hiệu suất trên các tác vụ theo dõi nhiều đối tượng trong điều kiện ánh sáng yếu.
