本发明提供了一种非正则自监督的低光图像增强方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：建立光照的3D双边网格，所述3D双边网格包括空间位置和光照强度；采用神经网络对3D双边网格进行参数化处理，以使3D双边网格中的仿射系数在空间位置和光照强度方向上均平滑；获取低光图像，并对低光图像进行下采样处理和灰度化处理，生成单通道的灰度引导图；将所述灰度引导图和3D双边网格输入至可训练的切片层，并输出二维光照图；对二维光照图进行上采样处理和调整后生成增强图像。本发明直接从低光图像预测光照图，从而消除对正则化项的需求，简化了参数微调程序，更加灵活。