人工智能时代,无人驾驶汽车是汽车工业的研究热点,能大幅提高交通系统的安全性和效率性。在无人驾驶领域,图像信息采集和处理十分关键,直接影响无人驾驶系统对路面信息的判断。因此,图像的质量对无人驾驶汽车而言至关重要,然而其经常会受到天气（如雨、雾天气）等不定因素的影响而大打折扣。近年来,随着深度学习的兴起,智能交通（如机动车窗、监控镜头等）图像处理的重要理论和相关技术的研究成果已收获颇丰,能够较好的去除图像中的雨或雾。然而,下雨天车窗上存在雨滴的同时常伴随着雾的影响,会遮挡图像的背景信息。针对图像的雨雾联合去除算法却未见相关报道,因此如何使采集的图像不受雨和雾的共同影响,对无人驾驶领域具有重要的意义。本文在充分调研国内外图像去雨、图像去雾相关理论的基础上,针对雨和雾天气导致的图像退化,提出联合雨雾去除问题,并展开相关研究,主要创新如下:（1）提出了一种新的单幅图像雨雾模型。目前大多数研究仅仅考虑了雨滴或者雾霾对于图像的影响,但是在现实生活中,雨天车窗图像不仅受雨滴影响,往往伴随着空气中的水汽和雾的干扰。针对雨雾天气下导致的图像退化问题,本文在国内外图像处理领域中创新性地提出了一种新的单幅图像雨雾模型,不再只考虑单一的雨或雾影响,而是充分研究了多个因素的共同作用,并为本文所提的单幅图像雨雾去除算法提供了理论基础。（2）提出了一种单幅图像的雨雾去除算法。为了解决现有的去雨算法没有考虑雾的影响,且传统的暗通道先验理论对于图像的天空区域或浓雾处理存在缺陷,本文基于我们搭建的雨雾模型,考虑了联合雨雾去除的优化问题,并在此基础上提出了单幅图像的雨雾去除算法。该算法以集成的多任务算法为框架,通过固定参数与训练参数相结合的方式,改进了大气光A的取值,推导出新的传输图t（x）,并提出优化的视觉注意力网络以解决雨滴和雾的联合去除问题。实验结果表明,本文的方法可以有效地同时去除单幅图像的雨和雾。