《表1 不同椒盐噪声概率情况下各种去噪方法的PSNR/SSIM比较》

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《双加权L_p范数RPCA模型及其在椒盐去噪中的应用》

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同时，本文模型也具有相对较低的时间复杂度。本文采用了具有闭合解的p‐shrinkage算子估计Lp范数最小化问题的闭合解，与采用迭代方式估计数值解的WSNM‐RPCA与包含重加权运算的DWLP（p=q=1）相比，减少了大量的迭代计算。DWLP模型的时间复杂度为Ο(min{c4K，K 2c2}+3c2K+1），与WNNM‐RPCA模型和PCP模型的时间复杂度相同。