本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种低光图像增强模型的训练方法和低光图像增强方法。其中，低光图像增强模型的训练方法包括，在训练低光图像增强模型，可以先获取多个低光图像样本，以及各个低光图像样本对应的正常光图像；将多个低光图像样本输入到初始低光图像增强模型中，得到各个低光图像样本对应的预测增强图像；根据各个低光图像样本对应的正常光图像和所述预测增强图像，对初始低光图像增强模型的模型参数进行更新，以得到训练后的低光图像增强模型。这样通过深度学习使得训练得到的低光图像增强模型，可以获取到效果较好的增强图像，使得得到的增强图像细节可视性较高。