Logiciel permettant de restaurer des images dégradées par un opérateur de convolution et un bruit (Gaussien ou de Poisson). La méthode se base sur la minimisation d'un critère convexe composé d'un terme d'attache aux données (norme l2 ou divergence de Kullback-Leibler), d'une indicatrice de convexe (permettant de contraindre la dynamique de l'image restaurée) et d'un terme de régularisation pouvant être :

• une norme l1 appliquée sur les coefficients d'une transformée en arbre dual (DTT),
• un terme de variation totale,
• une régularisation hybride composée d'une norme l1 et de TV.

L'algorithme utilisé est le PPXA (Parallel ProXimal Algorithm).