近年来,频繁出现的雾霾天气,不仅对人们的出行以及城市交通造成了诸多不利,还对图像、视频监控系统等造成严重影响。雾天条件下,通过图像设备获取的图像由于受到空气中悬浮粒子的散射作用被严重降质,致使图像的颜色偏灰白色,并且引起对比度严重下降,降低了图像的视觉效果。与此同时,怎样从模糊图像中消除雾气的影响,复原出无雾图像,对提升图像的质量和增强视觉系统的健壮性方面有着重要研究价值。图像去雾技术主要包括图像增强和图像复原两类技术。本文利用客观评价方法对这两大类去雾方法中包含的几种典型去雾算法的去雾效果图进行评析。大量研究发现,现阶段使用较为广泛的是基于物理模型的图像复原技术,该技术通过分析引起雾天图像降质的根本原因,构建雾天图像成像模型,快速实现图像清晰化处理。本文对比了图像复原技术的三种经典算法Tan算法、Fattal算法和DCP算法的去雾效果。研究发现DCP算法相比其他两种算法处理效果更好,并无论是在薄雾还是浓雾场景,去雾效果都很不错。本文深入研究DCP算法,在此基础上提出了IDCP算法,主要是针对DCP算法中存在的运算量大和某些特殊场景复原图像失真的问题进行改进。IDCP算法采用双边滤波和最大值滤波法联合细化透射率,在保证去雾图像质量的基础上有效提高运算效率;引进了容差参数用于修正失效场景下的透射率,避免复原图像失真。仿真结果表明,本文提出的IDCP算法较DCP算法使用范围更广,运算效率更高。最后,本文基于MFC和Open CV设计了单幅图像去雾人机交互平台,将几种典型去雾算法和本文改进方法嵌入,使得去雾处理更便捷、高效,并且显示更直观。