针对现有图像去雾方法去雾效果较差及颜色失真较为严重的问题，提出了一种结合注意力门控与特征融合的去雾网络。该网络以全卷积神经网络(FCN)为基础框架，首先，通过特征提取模块提取由浅至深的多尺度特征信息；然后，通过注意力门控模块，充分利用网络的上下文信息，加大浅层特征信息中有效区域的关注度；之后通过图像重建模块，将各上采样块输出的深层特征信息与浅层特征信息进行特征融合，逐步估算出无雾图像与有雾图像的差值图像；最后，将差值图像与输入图像进行加和操作，即可重建出清晰自然的无雾图像。实验结果表明：所提方法比其它方法具有更好的性能。