本发明公开了一种基于无监督学习的单张图像去雾方法，包括S1、构建图像去雾模型；S2、将有雾图像输入到图像去雾模型中，获得对应折射率图像f_T(x)和大气光照图像f_A(x)；S3、利用有雾图像及其f_T(x)和f_A(x)，通过大气散射模型的确定干净图像，实现单张图像去雾。本发明只需要一张有雾的图片即可进行模型训练，并输出对应的干净图片，节省了大量人力，避免了由于生成数据集质量差而导致的去雾图片失真的情况；将图像先验信息与网络相结合，相对于基于先验的单张图片去雾方法效果更佳；除可实现单张图像去雾，同时还可以利用模型输出结果对单张图像进行增雾，以生成大规模的有雾图像数据集，避免了传统的图像增雾方法因图像深度信息估计错误而导致的图像失真现象。