本发明提供了一种弱光图像增强模型的训练方法和弱光图像增强方法，弱光图像增强模型的训练方法包括：将正常光图像和弱光图像输入初始分解模块，得到正常光反射图像、正常光照明图像、弱光反射图像和弱光照明图像；将弱光反射图像和弱光照明图像输入初始颜色恢复模块得到颜色恢复图像；确定第一损失函数值、第二损失函数值和第三损失函数值；根据第一损失函数值和第二损失函数值训练初始分解模块，根据第三损失函数值训练初始颜色恢复模块。本发明中，训练后的分解模块和颜色恢复模块可以取到较好的输出结果，逐步恢复图像的细节特征和颜色信息，通过训练得到的弱光图像增强模型生成的弱光增强图像，在图像细节和颜色恢复上可以得到更好的结果。