针对现有低照度图像增强算法存在的局部暗光、细节丢失和过增强等问题，提出了一种基于双分支通道先验和Retinex的低照度图像增强算法。在Retinex基础上，提出了双分支亮暗先验特征引导方法，设计了亮通道先验特征模块和暗通道先验特征模块，引导网络抑制反射分量噪声和提升光照分量亮度；设计了像素混合注意力机制模块，分别从通道、空间、像素3个维度对特征进行针对性学习；设计了暗通道折射率估算模块放大图像细节特征；采用混合损失函数，调节亮度、对比度、噪声和色彩约束。在公共数据集上的实验结果表明：与10种先进算法相比，本文算法在提升图像亮度的同时减少了颜色失真和细节丢失，获得了最优的视觉效果和质量指标。