Проблема восстановления изображений в условиях пониженной видимости остаётся актуальной, и для её решения разработано множество методов, однако универсального решения, одинаково эффективного для всех условий съёмки, не существует. Выполнен сравнительный анализ алгоритмов CLAHE, Retinex, физической модели тёмного канала (DCP) и нейросетевого подхода DehazeNet. Качество восстановленных изображений оценивалось по метрике BRISQUE, позволяющей объективно сравнивать результаты при отсутствии эталонных данных. Тестирование на реальных изображениях показало, что метод тёмного канала стабильно обеспечивает лучшие значения метрики среди рассматриваемых подходов, подтверждая свою универсальность и надёжность для практических приложений компьютерного зрения в условиях тумана и дымки.