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传统基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法，在雾霾污染大气粒子散射作用下，图像会受到雾化背景的干扰，出现浓雾噪点，图像结构信息复原效果较差．提出一种基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法，通过分析雾天雾化背景干扰下的图像信息，获取图像数据的混沌特性，并对雾化图像进行最小颜色分量估计．在此基础上，结合带雾图像暗原色模型、时域和频域特征分量模型，构建出自适应加权滤波模型，完成基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法的改进设计．实验结果表明，采用该算法能避免雾化图像中间区域的颜色失真，降低雾化背景干扰，减少浓雾噪点，