为提高偏振去雾算法对雾气场景的恢复能力，提出一种偏振度优化与大气光校正的偏振图像去雾算法。首先，依据雾气场景亮度分布，使用导向滤波将雾气图像分解为亮面残差和暗面残差；其次，扩大亮面残差对应的偏振度值，削减暗面残差对应的偏振度值以优化偏振度，该偏振度可将大气光图像模糊；最后，利用偏振度在亮面和暗面残差上的差异，对大气光强度进行校正，以使其随雾气的变化规律满足大气退化模型。实验结果表明：本文算法的去雾图像相较原雾气图像，对比度提高3.07倍、信息熵提高9.21%、标准差提高61.86%。且在不同浓度模拟雾气环境中，本文算法都有较为优异的SSIM、PSNR和CIEDE2000。相较于现有先进图像去雾算法，本文算法去雾效果明显，可以有效地复原雾气中场景的细节信息。