徐志京，于 帅

(上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)

1 引 言

室外天气如大雾和有雨环境下，拍摄会导致图像模糊，从而会丢失大量的信息，并且由于能见度的降低严重影响图像拍摄的视觉效果，为了解决这一难题，相关人员一直在研究中，如去雾算法[1，2]，都取得了很好的效果.本文主要研究有效的图像去雨算法，有关有雨图像的修复同样也涌现出了很多去雨的解决方案，去雨效果也在不断地进步当中.

图像去雨过程中精准的检测雨滴是至关重要的.Kurihata等人使用了主成分分析(PCA)方法来学习雨滴的形状[3]，并尝试将所学习的雨滴区域与测试图像中的区域进行匹配.然而，雨滴是透明呈现的，形状难以确定，并且难以计算出雨滴附着在图像上的数量及所占图像的比例.因此，PCA模拟雨滴形状以及预防局部类似雨滴区域被检测为雨滴的能力是有限的，难以达到预期的效果.Roser等人提出了一种新的方法[4]，将综合生成的雨滴与图像上可能有雨滴的区域进行相应的比较，其中综合生成雨滴被假定为球面截图，后来被重新假定为倾斜球面截图[5].通过假设雨滴的形状，在一些特定情况下是具有一定的可行性的，但对于在实际中应用却远远不能达到理想的效果.因为处于自然环境中的雨滴大小、形状、背景以及密集程度是不确定的，就会导致无法精确地学习雨滴的姿态及确定待处理雨滴的区域.

Yamashita等人使用了立体声系统去探测和清除雨滴……