近年来,我国雾霾天气频繁出现,不仅对人体健康造成危害,而且严重影响户外视觉系统的成像质量,造成图像对比度降低,色彩失真,使图像不能达到满意的视觉效果。雾霾天气直接限制和影响目标识别与跟踪、视觉监控、军事侦察、遥感成像等系统发挥效用。因此,图像雾霾去除方法的研究成为计算机视觉领域亟待解决的问题。针对暗原色先验图像去雾霾方法时间复杂度高且大气光估计不准确等缺陷,本文提出了基于暗原色融合和维纳滤波的单幅图像去雾霾方法。结合块暗原色和点暗原色的优点,采用小波变换方法对两种暗原色进行融合粗略估计透射率,利用局部自适应维纳滤波器对透射率进一步优化。另外,还提出了四分加权法估计大气光。利用该方法去雾霾不仅得到良好的视觉效果,同时降低时间复杂度,可满足实时性应用。对非均匀大气条件下雾霾图像特性进行分析和研究,为克服天空区域透射率估计不准确等缺陷,提出了基于天空区域分割的图像去雾霾方法。首先采用基于边界约束和加权TV方法对透射率进行估计,然后针对天空区域透射率估计值偏低这一缺陷,根据天空区域高亮度、低梯度的特性,对天空区域进行检测和分割,改进天空区域透射率,提出的方法在达到复原效果的同时很好地保留了天空区域的细节信息。