本发明属于图像处理技术领域，公开了一种应用于智能交通系统中的卷积网络图像去雾方法，将具有Maxout激活函数增强的暗通道特征层与多尺度并行特征层相结合用于提取更多的雾霾图像特征，保证图像信息完整性；利用混合卷积的残差网络与深度特征融合的方式提高雾霾图像特征层间细节信息的准确与丰富性；在非线性回归重建层中将高维信息从特征空间映射回图像RGB空间；利用目标损失函数调价网络参数，使得预测的图像与实际清晰图像之间的误差不断缩小，实现图像的去雾。本发明去雾后色彩自然，纹理细节丰富。相比暗通道先验算法、多合一去雾算法，在信噪比、平均梯度、结构相似性、信息熵等客观指标上平均提高约9.14％，复原图像整体清晰自然。