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为了提高图像处理的实时性,本文针对作者先前提出的循环迭代图像复原算法迭代次数多、收敛速度慢等问题,提出了一种基于线性搜索的加速迭代技术.该加速技术利用泰勒级数展开式根据当前次的迭代结果对下次迭代数据进行预测,合理地跳过原有的一些迭代点,从而加快算法收敛.在达到相同复原效果条件下,减少了迭代次数,提高了算法的实时性.本文对收敛加速技术进行了理论分析和推导,在微机上进行了一系列的对比实验,实验结果表明,本文给出的加速技术效果显著,获取了加速因子的有效取值等一些有用的实验参数,算法具有实用价值.