当使用相机透过玻璃拍摄对面图像时,所拍摄得到的图像信息通常是由玻璃内部透射光线和相机同侧反射光线所获取的信息叠加产生的。对面的图像信息由透射光线获取,而相机同侧的图像信息由反射光线得到。假设拍摄到的图像由透射与反射两层组成,如果能够对透射层与反射层进行准确分离,得到所需的透射图像,这将具有极大的美学和实际应用价值。但分离反射层和透射层是一个极其不适定(ill-posed)的问题,因为在没有其它先验(prior)信息的情况下,其分解方式有无数种。因此,很多研究人员使用了不同的图像先验或大量图片来约束这样一个高度不适定的问题,使含有反射的图像分离得到更接近于理想结果。但是这些先验仅仅适用于背景单一,反射明显的场景,无法适用于纹理复杂,更加一般化的场景。本文采用单幅含有反射的图像作为输入,针对反射图像中重影的情形提出基于自然图像梯度稀疏性先验去除(分离)重影反射。该先验假设反射层和透射层为自然图像,因此反射层和透射层的梯度是稀疏的。从而采用透射层与反射层梯度的p-类范数(0<p<1)作为先验项限制反射分离的解。在求解过程中,类似于p-范数(p≥1)优化问题,我们使用迭代加权最小二乘(IRLS)算法求解p-类范数(0<p<1)非凸优化问题得到透射层反射层的图像。本文基于反射图像重影情形进行建模,对一定厚度的玻璃产生的重影反射去除效果更为明显,但同样也适用于重影不明显情形。尽管有时拍摄的照片几乎看不到重影,但我们仍然可以利用这一算法进行反射分离。对比发现,我们的方法更具有普适性和实用性。在合成图像与真实情形的反射图像进行实验证明,我们的方法相比同类方法在分离图像效果、计算时间上都有明显改善。