《表6 改进的非固定迭代次数的各个算法与原算法在纹理图像集合上的性能对比》

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《适用于迭代型去模糊算法粗精检测相结合的自适应终止机制》

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为了进一步验证采用本文迭代型去模糊算法终止机制的普适性，在100张复杂纹理图像上完成了相应的测试。表6中分别列出了各个模糊核类型下采用去模糊图像质量检测机制改进后的非固定迭代次数的NCSR、GSR和ADMM算法在纹理图像集合上执行的结果（限于篇幅，仅给出各个改进去模糊算法在每种模糊类别的其中一种模糊核失真下的处理结果）。从表6中的数据可以看出，基本情况与在常用测试图像集合上得到的结论类似。总体来说，利用本文粗精相结合的迭代型去模糊算法终止机制能够在不损失图像质量的前提下（表6中列出的平均指标存在稍许下降的情况，但不足以引起人眼有显著的感觉）适时终止迭代过程，各改进算法的迭代步数仅为原算法的一半左右，极大地提高了执行效率。