本发明涉及图像去雾领域，具体公开了基于弱监督对比学习的4K图像去雾算法，包括S1、将有雾图像#imgabs0#经暗通先验处理后得到暗通道先验图像#imgabs1#；将有雾图像#imgabs2#与处理后的图像#imgabs3#进行加权融合，最终得到融合图像#imgabs4#；S2、将融合图像#imgabs5#输入U‑net卷积神经网络结构中进行处理，并且处理时插入了残差块、引入了SC注意力机制；S3、利用PatchGAN作为鉴别器，其将复原图像#imgabs6#划分为许多小的重叠区域，判断每个小区域是否为真实图像的一部分，采用最小二乘GAN损失训练网络，最后判别并得到恢复后的无雾图像#imgabs7#；S4、对比学习损失函数。本发明达到的有益效果是：高分辨率图像去雾算法耗时短，且能够保持高精度去雾效果。