Restoración de Imágenes

Se recibe una imagen Y que difiere del original X, por ruido y ciertas deformaciones. El problema es aproximar X a partir de Y. Una manera de resolverlo es considerar X como una variable aleatoria y tomar como aproximación, esta imagen que maximiza:

(o ). Maximizar lo anterior es equivalente a maximizar:

El primer término es definido por el ruido y la deformación; para el segundo se puede tomar un campo Markoviano (por ejemplo el de la sección 3.3) que para positivos da más probabilidad a imágenes suaves. Así se expresa de una manera cuantitativa la información apriori que en general los valores de puntos cercanos en la imagen son similares. La estructura de la gráfica se elige en términos del tipo de la imagen y - muy importante - en función de la complejidad. Sin embargo, la última palabra en la elección tiene la calidad visual de la restoracón. La probabilidad aparece en este contexto en gran parte como heramienta para expresar informacón.