本发明公开了一种基于特征解耦学习的低曝光图像增强方法，使用正常曝光静脉图像和低曝光静脉图像训练特征解耦网络，迫使编码得到低曝光静脉图像的背景特征，再利用训练好的特征解耦网络和低曝光静脉图像训练图像增强网络，提取低曝光静脉图像的纹理特征，实现低曝光静脉图像的纹理特征和背景特征分离，并单独使用低曝光静脉图像的纹理特征重建增强的静脉图像。本发明提出一种基于特征解耦学习的低曝光图像增强方法，从两种图像的特点出发，引入对抗损失，将低曝光静脉图像纹理特征和背景分离，操纵特定的特征重建正常曝光的图像，对低曝光静脉图像实现有效增强。