在恶劣天气条件下拍摄的图像常常受到雨滴干扰，严重影响了后续计算机视觉任务如目标检测、识别与跟踪的准确性。为此，本文提出了一种基于 MATLAB 平台的静态图像雨滴去除与质量评估系统，结合了 L0 Gradient Minimization 算法与图像对比增强技术，有效抑制图像中的雨滴纹理并恢复背景内容。系统集成了图形用户界面（GUI），实现图像加载、雨滴检测、去除处理、PSNR 指标评估以及图像对比展示等功能，操作简便、界面直观。实验结果表明，该系统能够准确检测并有效去除静态图像中的雨滴区域，提升图像清晰度，并通过 PSNR 和雨滴像素统计指标进行客观评估，为图像预处理与视觉感知任务提供了可靠支持。
作者：张家梁(自研改进)
引言
近年来，计算机视觉在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域得到了广泛应用。然而，在实际应用环境中，图像常常受到天气因素的干扰，尤其是雨滴对成像质量的破坏最为常见。雨滴会在图像中形成高频条纹或模糊区域，导致传统图像处理算法失效。因此，开发一种高效、实用的图像雨滴去除技术对于提升视觉系统的鲁棒性具有重要意义。
目前，图像去雨方法主要分为基于视频序列的时间信息方法与基于单幅图像的静态分析方法。由于视频处理对帧间一致性要求较高，设备约束较大，单幅图像去雨技术更具通用性和实用价值。近年来，L0 Gradient Minimization 被提出作为一种高效的图像细节保留平滑方法，在雨滴抑制任务中展现出良好性能。
本文设计并实现了一个基于 MATLAB 平台的图形用户界面系统，集成了基于 L0 范数的图像平滑算法与形态学处理流程，能够自动检测并去除图像中的雨滴区域。同时，系统还支持图像增强、PSNR 计算与雨滴去除率统计，为用户提供直观的质量评估功能。通过多个雨滴图像样本的实验验证，本系统在提升图像清晰度与还原背景细节方面取得了显著效果，可为图像分析任务提供前处理支持。
系统架构
1.系统概述
本系统是一个基于 MATLAB 平台开发的静态图像雨滴去除与质量评估平台，采用 L0 Gradient Minimization 算法作为核心图像平滑技术，结合形态学处理与 PSNR 等质量评估指标，有效实现对含雨图像的预处理与客观评价。
系统通过图形用户界面（GUI）整合了图像导入、雨滴检测、去除处理、增强优化、指标计算与图像对比展示等功能，具备良好的交互性与可视化效果，适用于图像增强、目标检测预处理、雨天图像恢复等应用场景。
系统主要功能模块包括：
图像导入模块：支持加载 JPG/PNG/BMP 图像。
雨滴检测模块：基于纹理/梯度特征提取雨滴区域。
雨滴去除模块：应用 L0 平滑 + 边缘恢复去除雨滴。
图像增强模块：使用 Lab 色彩空间亮度映射提升对比度。
质量评估模块：计算 PSNR、统计雨滴像素去除率。
图形界面显示模块：可视化展示原图、处理图、检测图等。
2.系统流程图
研究方法
本研究基于 MATLAB 平台，围绕图像中雨滴的自动检测与去除开展图像处理相关研究，旨在实现静态图像中雨滴区域的准确识别、有效剔除与客观质量评价。系统采用 L0 梯度最小化平滑算法（L0 Gradient Minimization）作为核心去雨方法，并结合图像增强、形态学处理和图像质量评估指标（如 PSNR），构建了一个完整的去雨处理流程与可视化交互平台。以下内容将按照各个处理阶段，详细介绍本系统的实现方法与工作流程。
实验结果
为了验证所提出的静态图像雨滴去除系统的有效性与鲁棒性，本文选取了五张具有代表性的雨天图像样本进行实验测试，图像内容涵盖行人、车辆、街景等典型场景。每张图像分别经过雨滴检测、L0 平滑去雨、图像增强与质量评估处理，结果通过系统图形用户界面展示，并记录相关定量指标。系统主要评估指标包括：
（1）雨滴去除率（%）：衡量去除前后雨滴像素变化情况；
（2）PSNR 1：原始图像与第一次平滑增强图像之间的峰值信噪比；
（3）PSNR 2：原始图像与进一步处理后图像之间的峰值信噪比。
本系统在不同场景下均能实现较为理想的雨滴检测与去除效果，雨滴去除率普遍高于 60%，结构细节保持良好，PSNR 值具备稳定性。系统具备良好的可扩展性与交互性，适合作为图像预处理工具用于后续的目标识别、检测或压缩任务。
1.实验过程
图像1：系统界面 -- 选择图像后未去雨
图像2：系统界面 -- 雨滴去除与评估结果
图像3：去雨前后图像的 PSNR 对比图
2.实验结果
图1：雨天摩托图像的去雨处理结果
图2：打伞男子图像的去雨处理结果
图3：雨天双人骑行图像的去雨处理结果
图4：街头两女孩图像的去雨处理结果
图5：停车场车辆图像的去雨处理结果
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本文提出并实现了一个基于 MATLAB 图像处理的静态雨滴去除与质量评估系统，围绕 L0 Gradient Minimization 平滑算法 为核心，通过图形用户界面整合了雨滴检测、图像去雨、增强优化与PSNR评估等功能。系统具备良好的交互性、可视化能力和稳定性。
通过五组实验样本的测试，系统平均雨滴去除率达到 66% 以上，在典型场景下可有效去除干扰雨痕，并保持目标结构清晰。最高 PSNR 值达 6.61，表明处理图像具备较高的视觉质量。此外，系统响应速度快，界面简洁友好，具备良好的可扩展性。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
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