La falla de la cámara o la pérdida de componentes de almacenamiento en equipos de imagen pueden resultar en la pérdida de información importante de la imagen o interferencia de ruido de pulso aleatorio. El prior de rango bajo es uno de los priors más importantes en el procesamiento de optimización de imágenes. Este documento revisa y compara algunos modelos de restricción de rango bajo para matrices de imágenes. En primer lugar, se presenta una visión general de modelos de relleno de imágenes basados en la norma nuclear, la norma nuclear truncada, la norma nuclear ponderada y la norma F basada en factorización de matrices, y se proporcionan algoritmos iterativos de optimización correspondientes. Luego, utilizamos diferentes modelos de restricción de bajo orden de matrices de imágenes para recuperar imágenes satelitales de tres tipos de interferencia de pulso y proporcionamos nuestros resultados visuales y numéricos experimentales. Finalmente, se puede concluir que el método basado en la norma nuclear ponderada puede lograr el mejor efecto de restauración de imágenes. El método de norma F basado en la factorización de matrices tiene el tiempo computacional más corto y puede ser utilizado para cálculos de matrices de rango bajo a gran escala. En comparación con los métodos basados en la norma nuclear, los métodos basados en la norma nuclear ponderada y los métodos basados en la norma nuclear truncada pueden mejorar significativamente el rendimiento de reparación.