Este documento describe un método de mejora de imagen para emparejar características de imagen de manera confiable. Las características de imagen como SIFT y SURF han sido ampliamente utilizadas en diversas tareas de visión por computadora como registro de imagen y reconocimiento de objetos. Sin embargo, la extracción confiable de dichas características es difícil en escenas mal iluminadas. Un enfoque prometedor es aplicar un método de mejora de imagen antes de la extracción de características, que preserve las características originales de la escena. Por lo tanto, proponemos utilizar el algoritmo Multi-Scale Retinex, que tiene como objetivo emular el sistema visual humano y proporciona más información de una escena mal iluminada. Evaluamos experimentalmente varias combinaciones de mejora de imagen (MSR, corrección Gamma, Ecualización de Histograma y Afilado) y métodos de extracción de características (SIFT, SURF, ORB, AKAZE) utilizando imágenes de una gran variedad de escenas, demostrando que la combinación del Multi-Scale Retinex y SIFT proporciona los mejores resultados en términos del número de emparejamientos de características confiables.