El monitoreo de la calidad del aire en entornos contaminados es de gran importancia para la salud humana. Los métodos tradicionales utilizan diversos equipos meteorológicos, que tienen aplicaciones limitadas en terrenos complejos y altos costos. En este artículo, se presenta una idea novedosa para resolver el problema del monitoreo de la contaminación del aire en áreas urbanas. Investigamos si la calidad del aire puede ser evaluada visualmente examinando la neblina de fotos desde una gran distancia. Específicamente, se calcula la correlación entre los índices de calidad del aire, como el AQI, PM2.5 y PM10, de escenarios exteriores reales y las puntuaciones de evaluación del nivel de neblina de las imágenes de monitoreo. Los resultados muestran que los indicadores objetivos pueden reflejar efectivamente el nivel de contaminación del aire, y el grado de correlación es invariable al tamaño de la imagen. Para aplicar esta nueva observación a un sistema práctico, se desarrolla un método novedoso llamado fastDBCP (prior de canal oscuro y brillante rápido). Basado en una estrategia de submuestreo, se calcula una relación entre la información del canal oscuro y brillante en imágenes escaladas y se adopta como el índice visual de contaminación del aire. Nuestros resultados experimentales muestran que la métrica propuesta no solo demuestra ventajas en términos de su grado de correlación y velocidad computacional, sino que también muestra un alto nivel de precisión en la clasificación en comparación con el de métricas competidoras.