本发明属于计算机视觉、恶劣自然环境处理技术领域，具体涉及一种基于迁移学习用图像深度信息引导的图像去雾方法。本发明通过收集包含图像深度信息的公开数据集图像和真实场景有雾图像，然后制作基于图像深度引导的图像去雾数据集，设计并训练用于估计全局大气光值、估计图像深度信息、由有雾图像深度信息估计大气光传播率图信息和图像去雾重建的深度神经网络模型，再结合对抗网络学习，建立联合鉴别器网络，训练鉴别器网络定义损失函数，建立联合鉴别损失项促进整体网络模型的收敛，训练整体模型的损失函数，使用训练并测试集测试整体网络模型，得到一个训练完备的端到端整合网络模型，最终获得去雾图像。