Las imágenes capturadas en condiciones de poca luz a menudo sufren una degradación grave debido a la luz insuficiente, lo que afecta negativamente a las tareas posteriores de visión por computadora. Los métodos basados en Retinex han demostrado un fuerte potencial en el mejoramiento de imágenes con poca luz. Sin embargo, los enfoques existentes a menudo diseñan directamente funciones de regularización previa para los componentes de iluminación o reflectancia, lo que puede introducir ruido involuntariamente. Para abordar estas limitaciones, este documento presenta un método de mejora mediante la integración de una estrategia Plug-and-Play en un modelo de descomposición extendido. El modelo propuesto consta de tres componentes principales: un término de descomposición extendido, una función de regularización de reponderación iterativa para el componente de iluminación y un término de refinamiento Plug-and-Play aplicado al componente de reflectancia. La descomposición extendida permite una representación más precisa de los componentes de la imagen, mientras que el mecanismo de reponderación iterativa permite un suavizado suave cerca de los bordes y áreas más brillantes al tiempo que aplica un suavizado más pronunciado en regiones más oscuras. Además, el marco Plug-and-Play incorpora filtros de eliminación de ruido de imagen listos para usar para suprimir eficazmente el ruido y preservar detalles útiles de la imagen. Experimentos extensos en varios conjuntos de datos confirman que el método propuesto supera consistentemente a las técnicas existentes.