La recuperación de la volatilidad es de suma importancia en las finanzas contemporáneas. Los niveles de volatilidad se utilizan ampliamente en la gestión de riesgos y carteras. Empleamos los modelos de uno y dos factores de Hull-White para describir la condición del mercado. Recuperamos computacionalmente la estructura temporal de la volatilidad como una función lineal por tramos del tiempo. Para cada vencimiento, se minimiza una función de coste, definida como las diferencias al cuadrado entre los precios teóricos y de mercado, y se reconstruye la parte lineal respectiva. En los últimos pasos de tiempo, antes de cada vencimiento, el precio del derivado se descompone para que el problema de minimización sea analíticamente soluble. El procedimiento funciona rápido ya que solo se obtienen valores escalares en cada minimización. Sin embargo, la naturaleza predictor-corrector del algoritmo permite la recuperación precisa de funciones de volatilidad muy complejas. Se utiliza un esquema implícito para resolver las EDPs en dominios acotados. Las simulaciones computacionales con datos artificiales y reales muestran que el algoritmo propuesto es estable, preciso y eficiente.