Un nuevo prior de complejidad para la denoising de imágenes de multiresolución

La aplicación del principio de longitud de descripción mínima (MDL) a la denoising de imágenes de multiresolución ha sido algo fallida hasta la fecha. Este rendimiento decepcionante se debe a la crudeza de los modelos de imagen previos subyacentes, que llevan a soluciones excesivamente escasas. Proponemos una nueva familia de priors de complejidad basada en el prior universal de Rissanen (1984, 1992) para enteros, que produce estimaciones con mejores propiedades de escasez. Este método supera con creces los esquemas MDL anteriores y es competitivo con estimadores bayesianos que utilizan priors gaussianos generalizados sobre coeficientes de wavelet.