美国的斯隆数字巡天(sloan digital sky survey, SDSS)于2000年开始正式的巡天观测，目前已经产生了海量的光谱和图像数据，但受仪器设备本身和观测条件的影响可能会出现观测数据细节模糊或损失等问题.在进行后续数据分析和挖掘之前，对观测图像进行去噪处理是一个非常必要的步骤.基于此，将暗通道先验(dark channel prior, DCP)去雾算法应用于SDSS测光图像的去噪处理中，并与B2U方法进行对比分析.结果表明：与B2U方法相比，DCP算法去噪效果在峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)上提高了7.98 dB,结构相似性(structural similarity, SSIM)上提高了7%.