L'introduction de nouveaux systèmes de tomographie 3D à partir de détecteurs multi-lignes ou de détecteurs plats fait augmenter
le nombre de données à traiter. De plus, pour certaines applications médicales le temps de reconstruction doit être réduit ( tomofluoroscopie 3D).
Nous avons donc développé un nouvel algorithme de reconstruction 3D basé sur la compression des calculs.
L'idée principale est d'adapter les techniques de compression à base d'ondelettes à la reconstruction tomographique. Pour cela, nous calculons
une transformée en ondelettes indirecte de l'image f à travers la décomposition de ses projections (ou transformée de Radon) Rf.
Cette approche est hiérarchique. En effet, nous reconstruisons dans un premier temps, les coefficients d'ondelettes aux échelles grossières,
à partir de ces coefficients nous prédisons les coefficients significatifs aux échelles plus fines. Cette prédiction est obtenue en utilisant la
structure des ``Zerotree'' introduite par J. Shapiro dans le cadre de la compression de données.
En conclusion notre approche permet de rétroprojeter uniquement les coefficients contenant de l'information pertinante.
Elle permet de reconstruire de 2 à 5 fois plus vite que une approche classique FBP (Filtered Back Projection) un volume tomographique (32x512x512).