摘　要:针对传统的基于小波域隐Markov树模型的图像复原算法运算时间长以及对噪声敏感的问题，提出了一种快速并且鲁棒的复原算法。首先使用改进的ForwaRD算法，由混合线性时不变Wiener反卷积和平稳小波阈值收缩算法对退化图像进行预处理，将其结果作为模型参数训练和隐藏状态概率求取的样本。然后分别通过EM算法和Upward―Downward算法求得模型参数和隐藏状态概率。最终通过小波域的Bayesian方法完成复原。实验结果表明，该方法可大大提高复原算法的运算速度，提高算法鲁棒性，在退化图像被噪声下扰比较严重时，较传统算法具有更好的复原效果。[著者文摘]……