在恶劣天气（如雾霾、雾、薄雾、烟雾）条件下拍摄的图像，由于大气颗粒对光线的散射作用，其可见度会显著降低。单幅图像去雾（Single Image Dehazing, SID）方法旨在从一幅有雾图像中恢复出清晰的可见图像。由于该问题具有病态性（ill-posed nature），因此SID是一个极具挑战性的任务。通常，大气散射模型（Atmospheric Scattering Model, ATSM）被用于求解SID问题。在ATSM中，透射率（transmission）和大气光（atmospheric light）是两个关键参数，其估计的准确性直接影响去雾效果的优劣。本文提出的方法将透射率估计问题转化为有雾图像与无雾图像最小颜色通道之间的差异估计问题。该转化后的模型为透射率提供了一个下界（lower bound），并用于最小化去雾过程中的重建误差。该下界依赖于一个边界函数（Bounding Function, BF）以及一个质量控制参数。为进一步提高透射率估计的精度，本文进一步提出一种非线性模型以估计BF。此外，所提出的质量控制参数可用于调节去雾效果的强弱，实现对去雾程度的灵活调控。本文方法在透射率估计精度方面与当前最先进的去雾方法进行了对比，实验结果表明其具有更高的准确性。通过去雾图像的视觉对比以及客观评价指标分析，进一步验证了所提方法在提升图像可见度方面的有效性与优越性。