本发明涉及一种基于循环迭代机制的单幅图像雨滴去除方法。包括：对原始附着雨滴退化图像和干净图像的训练图像对进行预处理，得到原始附着雨滴退化图像和干净图像的训练图像对组成的图像块数据集；利用不断迭代去雨的动机，设计一个单幅图像雨滴去除的卷积神经网络；设计一个用于优化网络的目标损失函数loss，以图像块数据集为训练数据，根据所设计的目标损失函数loss，利用反向传播方法计算所设计的图像雨滴去除卷积神经网络中各参数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新参数，最终学习到模型的最优参数；将待测图像输入，利用训练好的模型预测生成雨滴去除之后的干净图像。本发明方法能显著提高图像雨滴去除的性能，同时大大减少了其网络参数大小。