本发明属于图像增强技术领域，公开了一种基于改进深度可分离生成对抗网络的低照度图像增强方法，包括构建基于改进深度可分离卷积生成对抗网络模型；对构建的深度可分离卷积生成对抗网络模型进行训练；利用训练好的深度可分离卷积生成对抗网络模型进行低照度图像增强。本发明在保证低度图像增强效果的同时，可以较大减少模型参数量，降低计算复杂度，使得现今研究中存在的内存不足问题得以解决。本发明引入深度可分离卷积并加以改进，达到减少模型参数的同时也适应于低照度图像增强任务，使得计算效率得以增加。本发明在与同等的计算复杂度与参数模型数量等级的低照度图像增强算法对比中，效果具有明显的优越性。