《表6 各算法执行时间的比较》

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《采用训练策略实现的快速噪声水平估计》

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为了比较各NLE算法的执行时间，计算所有对比算法在图2所示的10幅常用图像（大小为512×512像素）上的平均执行时间，实验结果列在表6中。从表6中可以看出，本文算法的执行时间控制在14 ms以内，排名位于所有参与比较算法的第3名。但由表3—表5的数据可知，排名前2位的Immerkr和CNN-NLE算法的预测准确性比较差。因此，综合考虑预测准确度和执行效率两方面，改进算法较其他算法更具优势。