本发明提出一种基于全局运动补偿和帧间时域关联性的实时视频去雨方法，进行基于全局运动补偿的视频帧间运动信息对齐，包括采用基于全局上下文模块GCM进行改进来完成运动估计和运动补偿，基于空洞卷积和下采样法的混合多尺度特征提取，然后基于混合多尺度时域互补优化，基于卷积神经网络的多帧特征融合及目标帧重建，通过最小化输出图片和对应的背景图片的像素差的平方和损失函数来优化神经网络，并利用优化后网络输出无雨图片。其中，全局运动补偿通过空间金字塔池化来减少全局运动补偿的计算点，从而减少计算量。基于混合多尺度时域相关性针对混合尺度的特征信息的时域互补性，以此来提高各个尺度特征信息，并最终提高视频去雨的效果。