目前大量的户外监控设备广泛用于智能交通监控、军事侦察、航天遥感等领域。在户外采集图像过程中图像容易受到恶劣天气的影响，导致获取的图像质量严重退化，影响了对图像的特征判断和提取，大大降低了图像的应用价值。目前，雾天降质图像的去雾处理是计算机视觉领域中重要研究对象和热点，具有广阔的应用前景。本文分析了在有雾天气条件下图像的成像物理过程，详细介绍了大气散射模型。从图像增强处理和物理模型角度分别对一些去雾方法进行综述，并对两种典型的基于大气散射模型的去雾方法进行了介绍。根据大气光的特性，本文提出了YCbCr空间的Y通道上利用四叉树搜索法和二分法估算大气光值，该方法能够避免选取无效的大气光值；结合大气散射模型和大气散射光的特点，总结出了大气光幕所具有的特点。本文提出了基于复合滤波和小波变换的图像融合去雾方法。其中，基于复合滤波的去雾方法包括基于各项异性扩散滤波和基于自适应中值滤波去雾方法。实验结果表明，本文所提出的方法可以有效的改善图像的视觉效果；从定量方面评价，本文的方法在性能上也优于其它一些去雾方法。