在雨天采集的图像通常存在背景物体被雨纹遮挡、图像变形等影响图像质量的现象，对后续图像分析及应用造成严重影响。近年来，已经提出了许多基于深度学习的去雨算法并获得了较好的效果。由于真实雨图的无雨纹干净背景图采集非常困难，大多数算法都采用监督学习即在含有配对标签的合成雨图数据集上进行模型训练。由于合成雨图和真实雨图中雨纹的亮度、透明度、形状等存在巨大差异，基于监督学习的去雨算法对真实雨图的泛化能力普遍较差。为提高去雨模型对真实雨图的去雨效果，提出了一种基于半监督学习的单幅图像去雨算法。该算法在模型训练过程中加入合成雨图和真实雨图并最小化两个输入图像转换成的特征向量的一阶信息和二阶统计信息差异，使两者特征分布一致。同时，针对雨纹复杂多样的特点，引入多尺度网络以获取更丰富的图像特征，并提高模型性能。实验结果表明，所提算法在Rain100H合成雨图测试集上相较JDNet、Syn2Real等算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）上分别至少提升了0.66 dB、0.01，在去除雨纹的同时能最大限度保留图像细节和颜色信息；并且由于减少了分布差异，该算法在真实雨图测试集上的去雨效果明显优于现有的JDNet、Syn2Real等去雨算法，具有较强的泛化能力。所提算法可以应用于现有的基于监督学习的去雨算法并显著提高其去雨效果，拥有较高的独立性。
