煤矿井下工作面在生产状态下由于喷雾除尘操作引起雾气浓度动态变化，导致视频图像画面模糊不清，严重影响煤矿井下可视化远程干预性采煤控制及操作。针对上述问题，提出了一种煤矿井下工作面视频雾浓度检测及实时去雾方法。首先利用颜色衰减先验计算含雾视频图像亮度值和饱和度值差异，实现雾浓度检测，进一步识别含雾图像和无雾图像。其次，使用颜色衰减先验和场景变化概率模型对视频时间连续代价函数进行矫正，减小视频相邻帧之间的透射率误差，减轻去雾后视频图像画面的闪烁影响。最后，分别利用煤矿井下工作面视频雾浓度检测及实时去雾方法和Kim方法对煤矿井下场景有雾视频进行处理。实验结果表明：（1）雾浓度检测方法可以准确地计算出图像场景中的雾浓度分布，提取到的雾浓度最大连通区域占总图像像素的38.693%，大于雾浓度阈值20%，为含雾图像。根据含雾图像识别结果自动忽略无雾图像，有选择性地对有雾图像进行去雾处理。（2）采用煤矿井下工作面视频雾浓度检测及实时去雾方法对煤矿井下工作面的不同区域（支架区域和煤壁区域）及不同雾浓度（中等雾浓度和较高雾浓度）的生产视频进行去雾处理，去雾后视频图像对比度明显增强，视觉效果也更加明亮清晰。（3）实时去雾方法的均方误差曲线在Kim方法的均方误差曲线下方，说明其对连续场景视频去雾后，视频相邻帧的均方误差值减小，有效抑制了去雾视频的闪烁现象；使用对比度代价函数和颜色信息损失代价函数估计含雾图像的透射率值，可在变化场景取得理想的去雾效果。（4）实时去雾方法的去雾视频相邻帧之间的均方误差均值较Kim实时方法减小4.26，提高了相邻帧之间的相似性，进一步抑制了相邻帧之间的图像闪烁现象。在运行时间方面，实时去雾方法每帧处理时间较Kim方法增加了2 ms，但是其每帧处理时间小于40 ms，满足实时性要求。