针对现有的基于大气散射物理模型的图像去雾算法在去雾过程中大多无法避免地会产生光晕效应和细节丢失，提出了一种消除光晕效应和保持细节信息的图像快速去雾算法。首先运用四叉树子矩阵划分的分层遍历方法得到更精确的大气光值，再通过分析大气散耗函数，利用融合梯度信息的改进引导滤波得到精确估计的大气散耗函数，并自适应地获取最小值图像与大气光平均值的阈值，求解出透射图；最后反演复原出无雾图像，并对复原后的图像进行亮度调整。对多组有雾图像进行了实验，该算法能有效地抑制去雾过程中产生的光晕效应，较多地保留了图像的细节信息，且运行时间大约减少了一倍。融合梯度信息的改进引导滤波不但可以较好地保留透射图的细节信息，有效地