Um novo prior de complexidade para desnoiser de imagem multiresolução

A aplicação do princípio de comprimento mínimo de descrição (MDL) ao desnoiser de imagem multiresolução tem sido um tanto infrutífera até agora. Este desempenho decepcionante se deve à crueza dos modelos de imagem prior subjacentes, que levam a soluções excessivamente esparsas. Propomos uma nova família de priors de complexidade baseados no prior universal de Rissanen (1984, 1992) para inteiros, que produz estimativas com melhores propriedades de esparsidade. Este método supera amplamente os esquemas MDL anteriores e é competitivo com estimadores bayesianos usando priors gaussianos generalizados nos coeficientes de wavelet.