Cette thèse forme une contribution au problème de la conservation de l'énergie dans le cas particulier des réseaux de capteurs d'images, où une partie voire tous les nœuds du réseau sont équipés d'une petite caméra à technologie CMOS. Les images engagent des volumes de données très largement supérieurs aux mesures scalaires classiques telles que la température, et donc des dépenses énergétiques plus élevées. L'émetteur radio étant l'un des composants les plus gourmands en énergie, il est évident que la compression de l'image à la source peut réduire significativement l'énergie dépensée pour la transmission de l'image, tant au niveau du nœud caméra que des nœuds formant le chemin jusqu'au point de collecte. Toutefois, les méthodes de compression bien connues (JPEG, JPEG2000, SPIHT) sont mal adaptées à la limitation des ressources de calcul et de mémoire caractéristiques des nœuds-capteurs. Sur certaines plateformes matérielles, ces algorithmes ont même un coût énergétique supérieur au gain qu'ils amènent sur la transmission. Autrement dit, le nœud caméra épuise plus vite sa batterie en envoyant des images compressées que des images non compressées. La complexité de l'algorithme de compression est donc un critère de performance aussi important que le rapport débit-distorsion. Les contributions contenues dans ce mémoire de thèses sont triples : - Tout d'abord, nous avons proposé un algorithme de compression basé sur la transformée en cosinus discrète (DCT 8 points) de complexité réduite, combinant la méthode de DCT rapide la plus efficace de la littérature (DCT de Cordic-Loeffler) à une exécution réduite aux coefficients délimités par une zone carrée de taille k<8, les plus importants dans la reconstruction visuelle. Avec cette approche zonale, le nombre de coefficients à calculer, mais aussi à quantifier et encoder par bloc de 8x8 pixels est réduit à k^2 au lieu de 64, ce qui diminue mécaniquement le coût de la compression. - Nous avons ensuite étudié l'impact de k, donc du nombre de coefficients sélectionnés, sur la qualité de l'image finale. L'étude a été réalisée avec un jeu d'une soixantaine d'images de référence et la qualité des images était évaluée en utilisant plusieurs métriques, le PSNR, le PSNR-HVS et le MMSIM. Les résultats ont servi à identifier, pour un débit donné, la valeur limite de k qu'on peut choisir (statistiquement) sans dégradation perceptible de la qualité, et par conséquent les limites posées sur la réduction de la consommation d'énergie à débit et qualité constants. - Enfin, nous donnons les résultats de performances obtenus par des expérimentations sur une plateforme réelle composée d'un nœud Mica2 et d'une caméra Cyclops afin de démontrer la validité de nos propositions. Dans un scénario considérant des images de 128x128 pixels encodées à 0,5 bpp par exemple, la dépense d'énergie du nœud caméra (incluant compression et transmission) est divisée par 6 comparée au cas sans compression, et par 2 comparée au cas de l'algorithme JPEG standard.