Ondelette


Ondelette
En ondelette de Daubechies 2

Une ondelette est une fonction à la base de la décomposition en ondelettes, décomposition similaire à la transformée de Fourier à court terme, utilisée dans le traitement du signal. Elle correspond à l'idée intuitive d'une fonction correspondant à une petite oscillation, d'où son nom.

Cependant, elle comporte deux différences majeures avec la transformée de Fourier à court terme :

  • elle peut mettre en œuvre une base différente, non forcément sinusoïdale ;
  • il existe une relation entre la largeur de l'enveloppe et la fréquence des oscillations : on effectue ainsi une homothétie de l'ondelette, et non seulement de l'oscillation.

Toutefois, il ne s'agit pas d'un formalisme différent à la transformée de Fourier, mais complémentaire ; la décomposition en ondelettes utilisant le formalisme de Fourier.

Sommaire

Histoire de la décomposition en ondelettes

Les ondelettes ont vu le jour lorsque certains sujets d'étude ont nécessité une analyse en fréquence et en temps[1]. Au XIXe siècle, l'analyse de Fourier était la seule technique permettant la décomposition d'un signal et sa reconstruction sans perte d'information; malheureusement elle fournit une analyse en fréquence mais ne permet pas la localisation temporelle de changements abruptes, comme par exemple l'apparition d'une deuxième note de musique après qu'une première note ait été jouée. En 1909 Alfréd Haar définissait une fonction composée d'une courte impulsion négative suivie d'une courte impulsion positive, connue pour être la première ondelette (Ondelette de Haar). En 1946, Dennis Gabor, mathématicien hongrois, inventa une transformation[2] de fonction analogue à celle de Joseph Fourier, appliquée sur une fenêtre temporelle exprimée par une fonction gaussienne. Finalement, le terme d'ondelette a été introduit dans le langage mathématique par Jean Morlet et Alex Grossmann en 1984. Terme initialement français, il a été ensuite traduit en anglais par wavelet, avec le terme wave (onde) et le diminutif let (petite). En 1986, Yves Meyer, reconnu comme un des fondateurs de la théorie des ondelettes, rassembla toutes les découvertes précédentes, il en a dénombré 16, puis définit les ondelettes orthogonales. En 1986 Stéphane Mallat fit le lien entre les ondelettes et l'analyse multirésolution. Enfin, en 1987, Ingrid Daubechies mit au point des ondelettes orthogonales appelées ondelettes de Daubechies, facilement implémentables, et utilisées dans le standard JPEG 2000.

Définition mathématique

En mathématiques, une ondelette Ψ est une fonction de carré sommable sur l'espace euclidien \mathbb{R}\times\mathbb{R^{+*}}, le plus souvent oscillante et de moyenne nulle, choisie comme outil d'analyse et de reconstruction multi-échelle. Les ondelettes se rencontrent généralement par familles, constituées d'une ondelette mère et de l'ensemble de ses images par les éléments d'un sous-groupe Λ du groupe des transformations affines de \mathbb{R}^n.

On définit ainsi une famille ψs d'ondelettes à partir de l'ondelette mère :

\forall t \in \mathbb{R}, \psi_{s,\tau}(t) = \frac{1}{\sqrt{s}} \Psi\left(\frac{t-\tau}{s}\right)

Par extension, des familles de fonctions sur des sous-variétés de \mathbb{R}^n invariantes par un groupe de transformation localement isomorphe au groupe affine peuvent également être qualifiées de familles d'ondelettes.

Transformée en ondelettes

On distingue deux types de transformées en ondelettes suivant que le sous-groupe Λ est discret ou continu.

Transformée en ondelettes continue

Analyser une fonction de carré sommable en ondelettes consiste à calculer l'ensemble de ses produits scalaires avec les ondelettes de la famille. Les nombres obtenus sont appelés coefficients d'ondelettes, et l'opération associant à une fonction ses coefficients d'ondelettes est appelée transformée en ondelettes.

On définit ainsi la transformée en ondelette continue d'une fonction f\in L^2(\mathbb{R}) par :

g(s,\tau)=\int_{-\infty}^{\infty} f(t)\psi_{s, \tau}(t)^*\, dt

ψs est une ondelette de la famille d'ondelettes, * désigne le complexe conjugué, τ est le facteur de translation et s le facteur de dilatation.

Pour retrouver le signal f d'origine on utilise la transformée en ondelette continue donnée par :

f(t) = \frac{1}{C} \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} \frac{1}{|s|^2} g(s,\tau) \psi_{s,\tau}(t) ds \; d\tau

C= \int_{-\infty}^{\infty} \frac{|\hat{\Psi}(\omega)|^2}{|\omega|} d\omega ,

\hat{\Psi} étant la transformée de Fourier de Ψ, l'ondelette mère.

Transformée en ondelettes discrète

On peut adapter la transformée en ondelettes dans le cas où l'on se trouve dans un ensemble discret. Cette technique est notamment utilisée dans la compression de données numériques avec ou sans perte. La compression est réalisée par approximations successives de l'information initiale du plus grossier au plus fin. On réduit alors la taille de l'information en choisissant un niveau de détail.

Il s'agit alors d'échantillonner s sur une échelle dyadique et τ. On écrit alors :

 \psi_{m,n}[t]=s_0^{-m/2}\psi(s_0^{-m}t-n \tau_0).

s0 et τ0 sont des constantes.

On définit ainsi la transformée en ondelettes discrète :

 g[t]=\sum_{m\in\Z}\sum_{n\in\Z}\langle x,\,\psi_{m,n}\rangle\cdot\psi_{m,n}[t]

Décomposition en ondelettes rapide

Article détaillé : Lifting en ondelettes.

Utilisation de la décomposition en ondelettes

Compression numérique

Article détaillé : Compression par ondelettes.

La décomposition en ondelettes est notamment utilisée dans la compression de données. Cette technique permet de réduire la taille d'information numérique (qualité de l'information compressée à partir de l'information complète), mais aussi d'accélérer l'affichage d'information (qualité de l'affichage à partir d'un fichier compressé). Cette dernière utilisation est indispensable pour des documents cartographiques où la qualité et la taille de l'information nécessaire sont considérables.

Cette méthode de compression d'image est utilisée principalement dans deux formats :

Cette méthode de compression est aussi utilisée pour la vidéo :

  • Le codec Dirac, sans brevet, permet des résolutions allant de 176x144 (QCIF) à 1920x1080 (HDTV), en progressif ou entrelacé, une compression double et une meilleure qualité (presque sans perte) par rapport au MPEG2.

Elle se fonde sur l'utilisation d'ondelettes pour la compression par élimination des informations de haute fréquence non perceptibles par l'œil.

En particulier, ceci permet souvent une meilleure analyse des fonctions présentant des discontinuités ou des phénomènes locaux. C'est, par exemple, le cas des contours dans les images, ce qui explique l'adoption d'une décomposition en ondelettes dans le standard JPEG 2000.

Notes et références

Notes

Références

Liens externes

(en) Time Frequency Analysis sur le site de l'entreprise WaveMetrics

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