在有雾天气条件下,由于大气粒子对入射光和大气光的严重散射作用,使得摄像、监控等设备获取的图像出现退化现象,如场景能见度下降,清晰度较低,颜色偏暗等,从而影响了影像的观看效果和信息采集的使用价值,因此对雾化图像进行去雾化处理是非常有必要的。本文基于大气散射物理模型和暗通道先验原理,深入分析了图像降质的本质,从图像处理的实时性和视觉效果两个方面讨论了原算法的不足,并基于这些不足之处做了相应的改进。对于不同尺寸的图像,原算法采用固定的最小值滤波器模板,不利于大气光强的估计,本文采用自适应分块模板,在一定程度上消除了块效应,也使得大气光强的估计值更为准确与合理；对于暗通道先验算法对图像的明亮区域不适用而导致复原图像色彩失真问题,本文引入容差机制来弱化局部区域,对这些特殊区域的透射率进行修正,确保了透射率分布可以平缓过渡,增加了算法的使用场合,提高算法的鲁棒性；对于软抠图算法优化透射率时时间和空间复杂度极高,不满足处理的实时性要求,本文采用改进的交叉双边滤波算法,并对其进行线性分组处理,提升了算法的执行效率的同时获得较好的处理效果。最后结合相关的几个图像质量的客观评价标准对算法进行分析对比。本文图像仿真基于MATLAB平台,通过对图像处理前后的视觉效果及算法的运行时间进行了数据统计和比较可知,本文改进算法能够有效地处理多场景的雾化图像的色彩和能见度,提高其对比度,获得清晰的图像,且较大幅度地提升了算法的执行速度,同时,算法的时间复杂度与图像尺寸大小呈线性比例关系,基本满足了实时性要求。这在一定程度上能够保证了户外信息采集工作的稳定性和可靠性。