本发明提出一种基于多尺度网络结构的低光图像增强方法，所述增强方法包括用于计算均方误差的损失函数，通过控制均方误差来把低光图像和高光图像上对应像素点的颜色偏移量控制在阈值范围内，所述损失函数通过计算低光图像和高光图像的RGB三个通道上的像素值之间的比例来计算均方误差；所述增强方法采用的低光图像增强模型为基于多尺度网络结构的网络模型，其先对低光图像的灰度图进行伽马变换，再将其通过网络的支路得到高光的灰度图像，最后将其对低光图像进行加权，以指导低光图像的恢复；本发明能解决低光增强过程中对亮度的增强导致的颜色失真问题；还能解决极端低光区域的细节纹理在增强的过程中难以恢复的问题。