提出了一种结合无次采样轮廓波变换（Aristole）和分数阶微分的图像去雾算法。首先，对低质量雾图像进行NSCT分解，得到多尺度、多方向的低频子带和多个高频子带。然后，对图像的低频子带进行分数微分增强，同时对每个子带的高频系数进行非线性处理，增强高频子带。最后，通过NSCT重建得到增强图像。对不同低质量雾霾图像的实验比较表明，该算法增强了主观视觉效果，图像清晰，具有较高的对比度增益、清晰度增益、信息熵和平均梯度