La claridad visual se ve significativamente comprometida, y la eficacia de numerosas tareas de visión por computadora se ve obstaculizada por la presencia generalizada de niebla en las imágenes. Se necesitan enfoques innovadores para minimizar con precisión la niebla mientras se mantienen las características de la imagen para abordar esta dificultad. Las dificultades de los métodos actuales y la necesidad de crear mejores se ponen de manifiesto en esta investigación del problema de eliminación de niebla. El objetivo principal es proporcionar un enfoque de reducción de niebla específico de la región mediante la utilización de una Red de Entrenamiento Neural Adaptativo (ANTN). La técnica sugerida utiliza procedimientos de entrenamiento adaptativos con imágenes de niebla externas, imágenes segregadas por píxeles e imágenes con reducción de niebla. La comparación iterativa de diferencias espectrales en áreas con niebla y sin niebla mejora la precisión y disminuye los errores de reducción de niebla. Este estudio muestra que la estrategia recomendada mejora significativamente la proporción de entrenamiento existente, la diferenciación de regiones y los métodos de precisión. Los resultados demuestran que el método propuesto es efectivo, con una disminución del 9.83% en la tasa de error y una disminución del 14.55% en el tiempo de diferenciación. Los hallazgos de este estudio destacan el valor de las redes neuronales adaptables para la reducción de niebla sin perder calidad de imagen. La investigación concluye con una perspectiva positiva sobre el futuro de los métodos de reducción de niebla, lo que debería llevar a una mejor claridad visual y rendimiento general en una amplia gama de aplicaciones de visión por computadora.