提出一种非相干字典学习及稀疏表示方法,并将其应用于单幅图像去雨。该方法在字典学习阶段,为降低有雨原子与无雨原子间的相似性,引入字典的非相干性,构建新的目标函数,不仅可以保证有雨字典与无雨字典的可分性,而且学习的非相干字典具有类似于紧框架的性质,可以逼近等角紧框架。通过有雨字典与无雨字典对高频图像的稀疏表示,能够更好地分离出高频图像中的有雨分量与无雨分量,将高频无雨分量与低频图像融合实现图像去雨。采用合成雨图与真实雨图对算法进行验证,实验结果表明,算法所学习的非相干字典具有较好的稀疏表示性能,去雨后的图像雨线残留较少,边缘细节保持较好,视觉效果更为清晰自然。