当今社会,图像信息带动了广泛的知识领域,数字图像处理是人们对图像进行获取、加工和优化的常用工具,而计算机视觉系统是一个将数字图像处理和其他学科交叉使用的领域。然而随着雾霾天气的增多,有效将雾天拍摄的模糊不清、可见度低、对比度降低和颜色退化的图像处理成可见性高、清晰度高和颜色鲜艳的图像,并且快速有效的去雾处理,是现实和理论的迫切需要。为解决雾天图像降质间题,本文提出了一种基于HSI颜色空间的图像去雾算法,首先分别以去雾前后色调的近似不变性、无雾鲜艳图像的饱和度值趋于最大值1、亮度值随着雾的浓度变大而增强的特点为基本事实依据,结合去雾前后对应分量的大小关系,建立满足各自特点的线性去雾模型；然后基于无雾鲜艳图像的饱和度值趋于最大值1的理论,求出饱和度分量去雾模型中的参数T(x),而对于亮度去雾模型中的参数t(x),则是通过tt(x)自身特点,确定出该参数的取值范围,再进行恰当逼近,逼近结果显示参数t(x)与所选区域饱和度的最大值有关,再代入公式进行去雾处理,取得了较好的去雾效果。本文主要做了以下几个工作：(1)通过分析HSI颜色空间三分量的特点,得到去雾前后色调H具有近似不变性,结合饱和度S和亮度Ⅰ在去雾前后满足的大小关系,建立线性去雾模型。(2)结合无雾图像饱和度分量图中饱和度值的特点,得出无雾图像的大部分区域满足公式：的理论依据,然后针对一类特殊图像对亮度模型中的参数进行了线性估计,达到了良好的去雾效果。(3)利用不等式关系对一般有雾图像的亮度模型进行改进,结合亮度模型中的参数t(x)自身特点,确定出该参数的取值范围,再进行恰当逼近,逼近结果显示参数t(x)与所选区域饱和度的最大值有关,并取得了较好的去雾效果。为了验证算法的有效性,利用VC++6.0编程进行了实验验证。实验表明本文算法在近景区域去除了部分薄雾的同时保持了景物的真实性；在远景区域,受浓雾影响而变得模糊不清的景物细节,也在一定程度上突显出来,而且色调和原图相比相差甚微,图像整体看起来较为自然。最后通过与其他几种算法从视觉效果、计算速度方面做了对比试验,结果表明,本文算法运算效率有明显提高,同时本文算法有效地增强了图像的清晰度,能很好的运用于单幅图像去雾。