在雾天条件下获得的图像会存在严重的退化现象,如景物不清晰、对比度下降、颜色变得暗淡等特点,这种退化会大大降低图像的应用价值。即使是晴天条件下拍摄的照片,大气散射作用也会导致照片的清晰度受到影响。每一个实际场景中,照片清晰度受到影响的原因在于：光线到达相机之前都会从物体表面反射并且散射到空气中。这是因为空气中的某些因素(如浮质、灰尘、雾和烟等)会导致物体表面颜色变淡,并导致整幅图像的对比度降低。因此在生活中的许多领域(比如军事国防、目标识别、交通导航、遥感、卫星成像等)都要用到去雾算法。因而图像去雾算法的研究有非常重要的意义。暗通道优先(Dark Channel Prior)规律在处理单幅户外场景图像去雾方面取得了非常好的效果,但是该方法在处理较高分辨率图像时需消耗大量的存储和计算资源,同时对于部分场景会得到不够准确的结果。本文仍然基于暗通道优先,根据观察试验,得到透射梯度优先规律,并结合多分辨率处理,提出了改进的图像去雾新方法。经过大量实验和理论分析,透射梯度优先不仅显著减小了去雾处理的计算量,它所引起的优化方法和参数变化还可能提升透射图计算的准确性。实验结果也证明,新方法仅需原方法1/8左右的计算时间和存储,就能够得到与原方法基本一致甚至更准确的去雾结果。