【摘 要】
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传统的基于图像分解的单幅图像去雨算法，容易存在雨痕残留、纹理信息丢失等问题.针对单幅图像去雨问题，提出一种双阈值引导滤波去雨算法.文中采用改进的引导滤波提取雨图的低频部分，由于高频部分是由雨图减去低频部分得到，在引导滤波中引入约束项，保证高频部分为非负图像.同时，利用计算过程中的方差值设置两个阈值，得到权重因子，在去除雨痕的同时保留纹理细节信息.对高频部分采用基于形态成分分析的图像分解算法得到非雨
【基金项目】
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安徽省高等学校自然科学研究重点项目（KJ2020A0090,KJ2017A934）； 多模态认知计算安徽省重点实验室（安徽大学）开放课题（MMC202009）； 安徽省高校优秀青年人才支持计划（gxyq2017050）；
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传统的基于图像分解的单幅图像去雨算法，容易存在雨痕残留、纹理信息丢失等问题.针对单幅图像去雨问题，提出一种双阈值引导滤波去雨算法.文中采用改进的引导滤波提取雨图的低频部分，由于高频部分是由雨图减去低频部分得到，在引导滤波中引入约束项，保证高频部分为非负图像.同时，利用计算过程中的方差值设置两个阈值，得到权重因子，在去除雨痕的同时保留纹理细节信息.对高频部分采用基于形态成分分析的图像分解算法得到非雨分量，低频部分与非雨分量相加，得到最终的去雨图像.实验结果表明所提算法可以较好地提升去雨质量并保留纹理信息.
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