En este artículo, primero proponemos dos problemas de variación TVL1 para restaurar imágenes degradadas por desenfoque y ruido impulsivo, y luego proponemos dos métodos tipo punto fijo, utilizando operadores proximales, para resolver los nuevos problemas TVL1 propuestos. Se proporcionan experimentos numéricos para varias imágenes de prueba desenfocadas por un núcleo gaussiano y corrompidas por ruido impulsivo de sal y pimienta para demostrar la eficiencia y confiabilidad de los métodos tipo punto fijo propuestos. Los resultados numéricos muestran que los dos métodos tipo punto fijo para resolver los nuevos problemas de variación TVL1 funcionan muy bien tanto en los valores de PSNR (relación señal a ruido pico) como en el tiempo de CPU en comparación con los métodos tipo punto fijo para resolver dos problemas de variación TVL1 existentes.