本发明公开了一种结合注意力机制和Retinex模型的低光图像增强方法，涉及低光图像技术领域。本发明提出信息提取网络，它可以学习获取图像的反射率、照度和注意力图。首先，我们使用Attention‑Net获取图像的注意力图，然后通过Decomposition‑Net将原始空间解耦成两个更小的子空间。其次，采用注意力图以区域自适应的方式引导反射率恢复，本发明出了一种结合注意力机制和Retinex模型的技术CA&R Net来增强低光图像，在注意力信息的指导下，CA&R Net可以成功处理噪声、颜色失真和多种类型的退化；本发明制定了一个注意力图来以区域自适应的方式引导反射率恢复，以便在增强过程中更加关注曝光不足的区域，并避免过度增强正常曝光区域。