在低照度环境下，夜间视频质量较差，暗色区域占据图像画面的主要部分，希望通过一种方法既能够看清整个画面又能够突出细节，因此，针对夜间视频图像的特点，本文主要围绕夜间视频的增强算法展开，并通过Matlab软件仿真来验证算法的实现效果。　　首先，概述了图像增强的基本理论，重点介绍了几种常用的图像增强方法，并指出算法的优缺点及适用范围。其次，针对动态背景的夜间视频，本文提出了基于Retinex理论的增强方法，该方法利用了Retinex模型、自适应亮度调整策略、三边滤波器、Sigmoid非线性拉伸等技术，是一种全局亮度调整与局部细节增强相结合的方法，不仅能够提高图像亮度、突出边缘细节和局部对比度，而且避免了光晕效应;而对于夜间监控视频，本文提出了一种新的基于图像融合的增强方法，该方法利用运动物体提取技术、亮度估计理论来保留夜间视频的重要内容，同时通过融合同一个地点不同时刻拍摄的白天图像来恢复夜间视频的场景信息，图像内容变得丰富，视觉效果较好。最后，本文通过主观和客观评价方法对实验结果进行全面地比较和分析。