next up previous contents
suivant: Gradient conjugué préconditionné monter: Complexité des algorithmes précédent: Complexité des algorithmes   Table des matières

Transformée de cosinus discrète

Tous les algorithmes que nous avons utilisés reposent sur des résolutions de l'équation

$\displaystyle \left\{ \begin{array}{lll} -div(c\nabla u)+u=v & dans & \Omega, \partial_n u = 0 & sur & \partial\Omega, \end{array} \right.$ (2.54)

avec différentes valeurs de $ c$ . Les premières résolutions concernent les systèmes direct et adjoint non perturbés, i.e. avec une conductivité $ c$ constante. En utilisant une transformée de cosinus discrète (DCT, équivalente à une transformée de Fourier discrète mais en ne gardant que les cosinus), le problème (2.54) est équivalent à résoudre

$\displaystyle \sum_{m,n} \left( 1+c(m\pi)^2+c(n\pi)^2\right) u_{m,n}\phi_{m,n} = \sum_{m,n} v_{m,n}\phi_{m,n},$ (2.55)

où les fonctions $ \phi_{m,n}=\delta_{m,n} \cos(m\pi x)\cos(n\pi y)$ forment une base de cosinus dans $ \mathbb{R}^2$ , et où $ (v_{m,n})$ représente les c\oefficients de la DCT de l'image originale $ v$ . Par identification dans l'équation (2.55), les c\oefficients $ (u_{m,n})$ de la DCT de l'image $ u$ que l'on cherche sont:

$\displaystyle u_{m,n} = \frac{v_{m,n}}{1+c(m\pi)^2+c(n\pi)^2}.$ (2.56)

La complexité d'une DCT est $ \mathcal{O}(n.\log(n))$$ n$ est le nombre de pixels de l'image. La résolution des problèmes non perturbés se fait de la façon suivante:
$ \bullet$
Calcul des c\oefficients $ v_{m,n}$ de la DCT de l'image originale $ v$ .
$ \bullet$
Calcul des c\oefficients $ u_{m,n}$ en utilisant (2.56).
$ \bullet$
Assemblage de l'image $ u$ à partir de ses c\oefficients $ u_{m,n}$ par une DCT inverse.


next up previous contents
suivant: Gradient conjugué préconditionné monter: Complexité des algorithmes précédent: Complexité des algorithmes   Table des matières
Retour à la page principale