本发明公开了一种融合可见光和热成像图像的低照度图像增强方法，属于计算机视觉领域。本发明采用限制对比度的自适应直方图均衡化算法增强可见光图像的对比度，采用伽马变换扩展低灰度区域的对比度，以深度神经网络模型融合热成像图像、可见光图像和上述两种经对比度增强的图像，从而实现了对低照度图像的增强。由实验结果可知，本发明提供的方法通过引入经伽马变换和自适应直方图均衡化的增强图像能有效提升低照度区域的对比度，通过融合热成像图像使得车灯等高光区域能呈现部分细节。