针对弱光线下道路交通标志特征不明显、细节颜色丢失，目标检测算法识别准确度低的问题，本文基于HSV空间提出针对 V 分量的改进 MSR-CLAHE 算法、针对 S 分量的 UM-GF 算法。对 V 分量利用双边滤波代替高斯滤波改进MSR算法，进行局部对比度增强，并结合CLAHE算法以限制对比度的过度放大。对S分量采用非锐化掩模图像进行引导滤波，保持边缘锐化，同时也有效保留了色彩信息。并在CCTSDB数据集中选取弱光线图片进行了测试实验，实验的主观和客观评价指标表明本文提出的算法能够有效提高图像对比度，增强细节信息，为后续交通标志识别提供支持。