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针对Bayesian算法以误差分散核为先验、时空复杂度高的缺点,提出一种逆半调改进算法.首先根据误差分散半调图的噪声特性设计去噪预处理器,然后以预处理图像为初始值,依据最大后验概率准则,采用基于矩阵运算的迭代方法估计逆半调图像.所构造的逆半调算法与Bayesian算法相比,逆半调图像平滑且边缘清晰,时空复杂度大大降低.仿真结果表明:N×N维图像的空间复杂度由8N2降至81N,运行时间降为原来的15%左右;采用Floyd-Steinberg半调图,该算法的峰值信噪比(PSNR)与小波算法相当,采用Ja