本发明提出一种基于平均饱和度先验的图像去雾方法，包括：根据有雾图像计算大气光值；求取有雾图像中每个像素的深度值；获取大量晴天图像，计算每个晴天图像的平均饱和度值；统计所有晴天图像的平均饱和度值，获得晴天图像的平均饱和度概率分布，计算期望值作为平均饱和度先验；利用平均饱和度先验构建散射系数的优化模型；求解散射系数的优化模型，得到有雾图像中每个像素的散射系数；求取有雾图像中每个像素的场景反照率；计算与有雾图像中的每个像素相对应的去雾图像中的每个像素的强度值，从而组成去雾图像。本发明方法对大气非匀质的有雾图像可有效去雾，在处理大气匀质的有雾图像时可取得更好的去雾效果。

本发明提出一种基于平均饱和度先验的图像去雾方法，包括：根据有雾图像计算大气光值；求取有雾图像中每个像素的深度值；获取大量晴天图像，计算每个晴天图像的平均饱和度值；统计所有晴天图像的平均饱和度值，获得晴天图像的平均饱和度概率分布，计算期望值作为平均饱和度先验；利用平均饱和度先验构建散射系数的优化模型；求解散射系数的优化模型，得到有雾图像中每个像素的散射系数；求取有雾图像中每个像素的场景反照率；计算与有雾图像中的每个像素相对应的去雾图像中的每个像素的强度值，从而组成去雾图像。本发明方法对大气非匀质的有雾图像可有效去雾，在处理大气匀质的有雾图像时可取得更好的去雾效果。