由于缺乏有效的迭代终止条件（iterativestoppingcriterion，ISC），目前大多数去模糊算法简单采用固定的迭代次数实现，存在着执行效率低、去模糊效果不够理想等问题。为此，提出一种基于残差图像（迭代过程中所获得的中间估计图像和模糊核卷积后与模糊图像之间的差值）的去模糊效果度量（deblurringmeasure，DM），并在该DM度量的基础上设计了一种自适应的迭代终止条件（adaptiveISC，AISC）。将所提出的AISC迭代终止条件应用于经典的NCSR（nonlocallycentralizedsparserepresentation）迭代型去模糊算法中。