本发明涉及一种结合雾天道路图像场景深度和道路图像特点的去雾算法，基于深度学习的去雾算法原理，构建卷积神经网络求取场景透射率；然后基于大气散射模型和透射率估计出图像深度图，且构造两个参数，上阈值和下阈值来将深度图分为中远近三个区域；再基于深度图的不同区域构造增强函数，来确定图像处理的增强幅度照，最后在传统的大气散射模型基础上结合增强幅度照，来调节不同区域的复原强度得到优化后的处理图像。本发明算法在保证良好去雾效果的前提下增强道路图像的中远处区域，有效解决了去雾后雾天道路图像近处路面和远处天空的色彩失真，对比度过低问题，提升复原图像的视觉效果，并且与其他代表性去雾算法相比具有更好的图像清晰化效果。