本发明属于图像处理领域,涉及一种基于Retinex的低光照图像增强方法,通过退化外观恢复器揭示图像中退化的内容,通过由卷积和Sigmoid激活函数组成的两个分支进行Retinex分解,分别估计反射分量和亮度分量；在得到估计的反射分量和亮度分量后,采用伽马校正来调整亮度分量。本发明通过解耦低光照图像为三通道颜色图和灰度细节图,以保持与目标图像在颜色表示和细节表示上的一致性。此外,本申请提供了一种无监督的损失函数来约束Retinex分解的解空间,从而提高在未知复杂场景中的适应性。通过广泛的实验,证明了该方法相对于最先进的方法有着优越的性能。