计算机视觉系统在视频监控、自动驾驶、城市交通系统等很多领域得到了广泛应用，但在雾霾天气状况下采集获取的图像质量严重下降，不仅图像清晰度降低，对比度差，而且雾霾图像往往还会出现特别严重的失真以及颜色偏移，限制了计算机视觉系统的室外应用。本文对单幅图像去雾算法展开研究，并将设计实现的算法应用于高速公路雾霾预警系统。主要工作如下：（1）研究雾霾图像退化模型及暗原色算法，实验分析暗原色算法的不足，并指出其改进方法。（2）分析研究单幅图像去雾算法，设计实现一种基于景深的单幅图像去雾算法：首先建立新的物理模型，消除波长对去雾的影响，估计大气光强，然后通过景深关系比值估计景物边缘突变区域，利用双边滤波得到优化传输图，从而实现快速去雾。实验分析结果表明该算法具有较好的鲁棒性、实时性。（3）鉴于去雾图像评价标准的不完备，无法全面准确评价图像去雾效果，本文设计了一种图像去雾评价体系，从图像边缘信息、颜色失真、能见度等多个方面对去雾图像进行评价。实验分析比较表明本文评价体系对去雾图像的评价更客观、全面。（4）基于以上理论研究，结合高速公路监控实际应用需求，设计实现高速公路雾霾预警系统。根据视频帧特点对视频进行去雾处理，实现高速公路雾霾能见度预警。测试结果表明本文基于景深的单幅图像去雾算法在视频去雾中的有效性。