润色并改写：提出了一种基于retinex的深度展开网络URetinex-Net它将一个优化问题展开为一个可学习的网络将低光图像分解为反射层和照明层继承了基于模型的方法的灵活性和可解释性利用了基于学习的方法的强大的模型能力来自适应拟合数据接收的先验。
提出了一种基于Retinex的深度展开网络（URetinex-Net），它将一个优化问题转化为一个可学习的网络，能够有效地将低光图像分解为反射层和照明层。该网络既保留了基于模型的方法的灵活性和可解释性，又利用了基于学习的方法的强大的模型能力，从而能够自适应地拟合数据接收的先验。
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