红外图像去雾是指通过去除雾霾、烟雾等介质对红外图像的影响，恢复红外成像系统对比度和视觉质量的过程。红外图像凭借全天时、不受光照限制等优势，在**、安防、医疗、能源勘探等领域广泛地应用。然而，由于大气介质对红外图像的干扰，这些应用往往受到限制，因此红外图像去雾成为一个重要的研究领域。近年来，随着计算机视觉、深度学习等技术的不断发展，红外图像去雾技术也取得了一系列重要进展，为红外图像应用的发展提供了强有力的支持。根据红外图像去雾过程中所依赖数据的不同，将现有的红外图像去雾方法划分为多信息融合和单帧图像处理两大类，其中多信息融合因为需要额外的信息来帮助图像恢复而使其应用受到限制；而目前基于单帧图像处理的主流方案包括图像增强和图像重建两个发展方向。对各种分类的代表算法进行了简要梳理，并分析了其原理、优势及不足。最后，对红外图像去雾的发展趋势做出了预测。该工作既可以帮助初学者快速了解该领域的研究现状和发展趋势，也可作为其他研究者的参考资料。