L’analyse des gaz d’échappement des moteurs à combustion interne a été traditionnellement réalisée en laboratoires en utilisant des analyseurs de gaz en vrac avec des équipements coûteux. Afin de créer un système capable de réaliser le travail de ces analyseurs, un capteur pouvant détecter plusieurs gaz simultanément est indispensable pour en mesurer la concentration. En effet, utiliser un capteur pour chaque gaz est couteux et peut amener à des procédures complexes d’analyse en raison des différentes technologies utilisées. De plus, l’utilisation de multiples capteurs donne lieu à une perte de ressources financières et humaines. Pour pallier ce problème, une approche alternative proposée dans cette thèse consiste à utiliser un seul capteur pour l’analyse simultanée des différents gaz. Cette approche contribue à réduire la complexité des analyses, la taille et la collecte de données des mesures de gaz mentionnés précédemment. Elle permet également la baisse du coût de l’ensemble du système des mesures.Cette thèse présente la conception, la méthodologie et le développement d’une nouvelle approche pour la mesure de la concentration de gaz utilisant le traitement d’images numériques à travers la modélisation du mélange des couleurs d’émission de lumière dans le tube de décharge de gaz. L’application du modèle inverse permet d’obtenir le pourcentage de chaque gaz dans un mélange contenant jusqu'à quatre gaz connaissant la couleur d’émission du mélange et la couleur d’émission de chaque gaz. Nous discutons aussi le potentiel de certaines méthodes quant à leurs propriétés de miniaturisation et leurs limites. Une comparaison entre les différents capteurs miniaturisés est réalisée en termes suivant la sensibilité, la sélectivité, le coût et d’autres conditions. Pour atteindre les objectifs de recherche, les problèmes techniques rencontrés tels que la modélisation de mélange des couleurs, l’étalonnage de capteurs pour l’acquisition d’images, et le traitement des erreurs de mesures ont été identifiés et des solutions ont été proposées. / Gases represent one of the most important key measurands in many industrial and domestic activities. The need to detect single gas or a group of gases at the same time varies from one application to another. One of the most important applications of gas sensing is in the concentration measurement of exhaust emissions in internal combustion engines. The variety of gases emitted by these engines and the necessity for a precise measurement of their concentrations are the major incentives for researchers to develop gas sensors that are not only limited to a certain type of gases but to a variety of gases. The most interest gases include CO, NO, NO2, NH4, SO2, CO2, CH4 and other hydrocarbons. These gases can be harmful to human health if present beyond a certain concentration. The analysis of exhaust emissions of internal combustion engines has traditionally been achieved in laboratories using bulk gas analyzers and costly equipments. In order to create a system which can do the work of these analyzers, a sensor that can measure the concentration of multiple gases at the same time is needed. Instead of using a sensor for each gas which is costly and introduce another complexity to the analysis procedure due to the different technologies that are used in the detection of different types of gases. This directly translates into loss of financial and human resources that could otherwise be productively used. In an effort to remedy this situation, this dissertation proposes an alternate approach that uses one sensor to analyze multiple gases simultaneously. This has a significant potential in reducing the aforementioned complexity, size and data collection tasks, and at the same time can lower the cost of the overall system.This dissertation presents the design, methodology, and development of a new method for gas concentration measurement using digital image processing through modeling the color mixing of light emissions in gas discharge tube. The application of the inverse model allows us to get the percentages of each gas in a mixture of up to four gases knowing already the color of emission of the whole mixture and the color of emission of each gas alone. It also discusses the miniaturization potential of some of the methods that are promising in the ability of their miniaturization but suffer from different problems. A comparison is also done among the miniaturized sensors in terms of different parameters like sensitivity, selectivity, cost and other terms. In achieving the research objectives, major technical challenges such as color mixing modeling, imaging sensor calibration, and measurements’ error handling have been successfully identified and addressed.