透过玻璃拍摄的图像通常存在反射污染现象,该现象直接影响计算机视觉任务的精确度。目前,去除反射主要分为人工构造先验条件和基于学习的两种方式。人工构造先验条件的方式需要预设先验条件,只针对具有特定模式的反射,适用场景十分受限;基于学习的方式采用生成方法生成训练数据集,但此类方法对于反射特征考虑不足,生成的训练样本过于单一,容易导致去除模型出现过拟合问题。因此,生成具有反射特征的图像,提高算法的去除性能,具有重要的研究意义和应用价值。本文将图像反射去除问题分为生成和去除两部分,研究如何对反射特征增强,生成真实多样的反射图像,提高反射去除的性能。本文主要研究工作有以下几点:（1）现有的反射生成方法采用图像到图像直接转换的方式,该方式学习到的反射特征不足,导致生成图像单一问题。反射特征属于高维特征,难以直接增强,因此本文将反射特征利用编码器建模为分布,将高维转换为可显式学习的低维向量。该方式能够增强反射特征的学习,生成真实多样的图像。算法在SIR~2等公开数据集上的实验结果表明,在IS真实性和LPIPS多样指标上分别比主流算法高9%和33%。（2）针对图像反射去除算法仅考虑反射目标和背景,对反射特征学习不足导致图层分离不彻底等问题,本文基于图像域转换原理构建反射、编码和正常图像域三个模块,通过模块之间相互转换的一致性,去除算法能够对反射特征增强,更彻底分离反射图层。通过在SIR~2和文献[19]等公开数据集上对算法进行了对比实验,在PSNR和SSIM指标上分别比主流算法平均提高7%和4%,在针对目标和背景相似的反射图像上有更好的去除效果。基于上述两项研究工作,针对现实生活拍照去反射和图像预处理的需求,本文还实现了一个反射生成和去除工具。通过生成反射和去除反射对数据进行预处理,目标检测算法在精确率和召回率指标上有所提升,有效提高了检测的精确度。