更大的 Hausdorff 维数在扫描模式有助于 Mamba-based 方法在低光图像增强中的应用
计算机视觉与模式识别
2025-11-03 v2
摘要
我们提出了一种创新的 Mamba 框架改进方案，通过引入新颖的 Hilbert Selective Scan 机制，增加其扫描模式的 Hausdorff 维数。该机制更有效地探索特征空间，捕捉细微的细粒度细节并提升整体覆盖范围。结果是缓解信息不一致性，同时优化空间局部性，以更好地捕捉细微的局部相互作用，而不牺牲模型处理长程依赖的能力。在公开可用的基准数据集上进行大量实验表明，我们的方法显著改善了现有 Mamba-based 低光图像增强方法的定量指标和定性视觉保真度，同时降低了计算资源消耗并缩短了推理时间。我们认为，这一精炼策略不仅推动了低光图像增强领域的前沿进展，也为那些利用 Mamba 技术的更广泛应用领域奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2510.26001,
title = {Larger Hausdorff Dimension in Scanning Pattern Facilitates Mamba-Based Methods in Low-Light Image Enhancement},
author = {Xinhua Wang and Caibo Feng and Xiangjun Fu and Chunxiao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.26001},
year = {2025}
}