Campos de Markov, Convexidad y No Convexidad en la Restauración de Imágenes

Abstract

En el presente trabajo, presentamos algunos métodos alternativos para la restauración de imágenes. Dichos métodos están fundamentados en el uso de un tipo de cadenas de Markov conocidas mejor como Campos Aleatorios de Markov (CAMs). Diversas metodologías proponen el uso de información conocida de forma a priori para modelar de manera más eficaz el proceso de obtención de imágenes. Los métodos basados en CAMs son analizados y propuestos dentro de un marco Bayesiano y buscan sobre todo eliminar efectos de suavizado excesivo en la reconstrucción de imágenes ricas en bordes o contornos con discontinuidades acentuadas. Para responder a la última necesidad, se propone el uso de criterios con cierta convexidad que contribuyen con una ponderación adecuada de las funciones de costo y, de igual manera, para casos en donde los datos tienen bastante correlación y en donde las discontinuidades son mínimas.