Le compressed sensing est une nouvelle façon d'envisager l'échantillonnage de données complexes telles que les signaux sonores ou les images. Plutôt que d'évaluer localement les signaux à l'aide de capteurs très précis, les signaux sont projetés sur un petit nombre de vecteurs aléatoires délocalisés. La théorie initiale a été développée conjointement par Donoho et Candès, Romberg et Tao . Elle exploite la parcimonie de certains signaux afin de minimiser le nombre de mesures aléaroires nécessaires. Les images naturelles sont par exemple bien approchées par un petit nombre d'ondelettes, et cette […]