Restauración de imágenes con el modelo ROF usando métodos proximales de optimización.

Ponente(s): Keny Geovany Chin Parra

Desde hace 31 años se ha venido estudiando modelos de minimización para la restauración de imágenes basados en variación total (TV), siendo el modelo ROF (Rudin, Osher y Fatemi) uno de los más estudiados debido a buenas propiedades como convexidad y su efectividad sobre imágenes constantes a pedazos. Desde hace una década se han investigado diferentes métodos para resolver la minimización usando métodos proximales como el método Forward-Backward y los métodos prima-dual, resultando en algoritmos potentes y rápidos.