图像复原的常见算法主要包括以下几个方面：
1.基于传统算法的图像复原
传统算法主要包括RichardsonLucy算法和维纳滤波算法。RichardsonLucy算法是一个在泊松噪声背景下用于图像恢复的迭代技术，其目标是通过使用期望最大化算法来使恢复图像的似然性最大化。维纳滤波也称最小均方误差滤波，它能处理被退化函数退化和噪声污染的图像，该滤波方法建立在图像和噪声都是随机变量的基础之上，目标是找到未污染图像I(x,y)的一个估计。
2.基于深度学习方法的图像复原
深度学习方法是近年来发展起来的一种图像复原算法，它通过训练深度神经网络来学习图像复原的模型。这种方法在处理复杂的图像退化情况时表现出色，但需要大量的标注数据进行训练。
3.基于空间域滤波的图像复原
空间域滤波方法是图像处理领域的重要内容，相比频域滤波，空间域滤波直接在图像空间上进行操作，除了传统的滤波外，还能加入各种直观的空间域操作，可扩展性和可理解性都比较强。在图像复原领域，当噪声较为复杂时，频域滤波方法因为难以计算得到噪声的频域模型，不能合理地去除噪声干扰，空间域方法就容易多了，因此空间域滤波方法占有很重要的地位。
4.基于特定场景的图像复原
特定场景的图像复原算法主要包括水下图像增强/复原算法和运动模糊图像复原算法。水下图像增强/复原算法主要是针对水下图像的特殊退化情况，如光线吸收、散射等，进行图像增强或复原。运动模糊图像复原算法则是针对因摄像机或照相机与被摄物之间的相对运动导致的图像模糊情况，进行图像复原。
以上就是图像复原的常见算法，具体的算法选择需要根据图像的退化情况和应用场景来决定。
