闫碧玉　殷雅茹　于汇欣

摘  要：在雨天所拍摄的图像不仅影响人类视觉输入和判斷，还使许多计算机视觉算法的有效性和稳定性降低，如检测、识别、跟踪等等。国内外对处理视频上的雨滴的干扰已经有了广泛而深入的研究，取得了很好的去除效果。然而在单幅图像去雨雪中，由于不能利用视频上的时域信息，单幅图像去雨研究变得非常的困难，不但在起步晚，而且效果也差。本文针对单幅图像去雨算法展开研究，阐述了去雨算法的研究，重点讲述了三种不同类型的去雨算法，分别为深度学习去雨算法、RESCAN去雨算法、深度细节网络去雨等。

关键词：图像去雨;深度学习;算法研究

1引言

在信息时代，计算机技术的发展越来越智能化。人类信息的主要来源是通过视觉和听觉，其中视觉获取的信息远远大于听觉获取的信息。通过视觉获取的信息占80%以上，而人类通过听觉获取的信息仅占10%左右。计算视觉是一种通过摄像机和计算机模拟人类视觉的计算机智能。计算机视觉广泛应用于智能交通、目标跟踪检测、远程监控、体育报道、公安、军事防御等诸多领域。然而，计算机视觉系统容易受到室外恶劣天气的影响。其主要性能是恶劣天气下采集的图像会产生干扰和降质，降低计算机视觉处理算法的性能，如目标跟踪、目标检测、图像检索等。为了提高人类的视觉效果和计算机视觉系统的性能，本文将对雨天的图像复原进行系统的阐述，特别是针对单个图像的去雨算法研究。……