提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的雾天图像清晰化算法,将雾天图像映射到HIS彩色空间,对亮度分量H、饱和度分量S分别处理。采用NSCT处理亮度分量H,对含有大多数能量的低频分量取反,再进行改进的单尺度Retinex算法处理,将再次取反后的图像与直接进行改进的单尺度Retinex算法处理的低频分量线性叠加;采用一种快速双边滤波器对包含图像大多数线性细节的高频分量进行处理;对处理后的高低频分量进行NSCT逆变换,得到处理后的亮度分量。对饱和度分量S进行颜色拉伸,实现颜色补偿;将处理后的各分量图像反向映射到RGB颜色空间,得到清晰化后的雾天图像。实验结果表明,该算法可以获得较好的浓雾图像细节及颜色保真度,与其他算法相比,图像的标准差、信息熵、峰值信噪比都有所提高。