本发明涉及一种基于深度学习和先验约束的图像去雾系统，包括以下步骤：1)通过对无雾图和合成的雾化图所构成的图像样本进行视觉观察对比与均方误差统计，提出新的图像去雾先验约束；2)利用大气散射模型合成训练模型所需的HDF5数据格式的图像样本集；3)针对图像去雾，以先验约束为指导，设计端到端的多尺度深度卷积网络，并利用图像样本集，结合多尺度距离损失函数来优化模型的训练过程；4)利用上述训练所获得的多尺度深度卷积网络模型，实现对真实雾化图像的去雾操作。本发明提出了一种简单而有效的先验约束，可通过多尺度深度卷积网络模型，可恢复雾化图像的视觉对比度，增强其图像纹理，实现图像去雾功能。