The Discrete Wavelet Transform can be performed by several algorithms . Among
them the "À trous" leads ta an extensive data redundancy . Thus this algorithm
is not useful for data compression, but this redundancy can be a useful asset for
image restoration, In this paper. we firstly describe the principles of the algorithm
and some connected tools. Then we describe an iterative restoration method based
on the significant coefficients . The regularization of the inversion is provided by the
restriction of the numberofcoefficients . An example is given from the regularization
of Richarson-Lucy's iterative deconvolution algorithm.La transformation en ondelettes discrète peut être réalisée par différents algorithmes. Parmi ceux-ci, l'algorithme à trous conduit à une importante redondance de données. Si cette redondance le rend impraticable pour la compression des signaux, elle peut être, au contraire, un atout pour la restauration des images. Dans cet article nous exposerons tout d'abord les fondements de cet algorithme et les divers outils associés (transformation, inversion, visualisation). Nous développerons ensuite une méthode itérative de restauration des images basée sur la notion de coefficients significatifs. La réduction des coefficients conduit à régulariser le probllème inverse lié à la déconvolution. Un exemple est donné en se basant sur l'inversion par la méthode de Richardson-Luc
