近些年来,马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)理论已经被广泛应用于计算机视觉以及数字图像处理领域中,它提供了方便而直接的方法用概率来描述图像内容具有的一些空间相关的特性,马尔可夫随机场联合分布概念的提出又为研究者提供了在贝叶斯体系下进行图像处理的马尔可夫随机场模型。随着文本信息的处理方式不断增多,对文本图像复原的实际应用也提出了更高的要求,例如,图书信息的数字化,文本图像的传输等应用中都存在图像的局部失真或者信息的丢失。完整的基于马尔可夫随机场的视觉模型是建立在贝叶斯理论框架中。本文基于马尔可夫随机场的复原算法将文本图像作为一个马尔可夫随机场,以此作为先验知识来进行最大后验概率密度估计,即在样本训练的基础上,通过一系列概率计算,推测出失真图像的初始状态。英文文本的图像复原由于其组成元素的结构比较简单,只有26个字母及标点符号,可以通过简单的匹配来进行修复；而汉字由于其本身结构的复杂性,又存在英汉混排等情况,所以难以使用简单的匹配来进行修复。通过统计和分析,属于同一领域的文本图像中,由于词句构成存在一定的模式,所以可以使用概率的方法进行修复。