La numérisation de nos espaces de vie et de mobilités s’est largement accentuée durant la dernière décennie. La multiplication des capteurs de toute nature permettant de percevoir et de mesurer notre espace physique en est le levier principal. L’ensemble de ces systèmes produit aujourd’hui de grands volumes de données hétérogènes sans cesse croissants, ce qui soulève de nombreux enjeux scientifiques et d'ingénierie en termes de stockage et de traitement pour la gestion et l’analyse de mobilités. Les travaux dans le domaine d’analyse des données spatio-temporelles ont largement été orientés soit vers la fouille de données historiques archivées, soit vers le traitement continu. Afin d’éviter les écueils de plus en plus prégnants dus à l’augmentation de ces volumes de données et de leur vélocité (temps de traitement trop long, modèles conceptuellement plus adaptés, analyse approximative des données), nous proposons la conception d’une approche hybride distribuée permettant le traitement combiné de flux temps-réel et de données archivées. L’objectif de cette thèse est donc de développer un nouveau système de gestion et de traitement distribué pour l’analyse des mobilités en particulier maritimes. La solution proposée répond principalement à des contraintes de temps-réel, les données archivées et les informations qui en sont extraites permettant d'améliorer la qualité de réponse. Une proposition de paradigme d'événements est également développée pour permettre ce traitement hybride mais aussi pour caractériser et identifier plus facilement des comportements types d'objets mobiles. Enfin, une requête appliquée sur des zones de couverture de signal pour des objets mobiles a été étudiée et testée sur des données maritimes mettant en exergue le besoin d'une approche hybride pour le traitement de trajectoires. / Over the past few years, the rapid prolifération of sensors and devices recording positioning information regularly produces very large volumes of heterogeneous data. This leads to many research challenges as the storage, distribution, management,Processing and analysis of the large mobility data generated still needs to be solved. Current works related to the manipulation of mobility data have been directed towards either mining archived historical data or continuous processing of incoming data streams.The aim of this research is to design a holistic System whose objective is to provide a combined processing of real time data streams and archived data positions. The proposed solution is real-time oriented, historical data and informations extracted from them allowing to enhance quality of the answers to queries. A event paradigm is discussed to facilitate the hybrid approach and to identify typical moving objects behaviors. Finally, a query concerning signal coverage of moving objects has been studied and applied to maritime data showing the relevance of a hybrid approach to deal with moving object data processing.

Les charges réelles d'applications sont souvent dynamiques. Ainsi, le dimensionnement statique de ressources est voué soit au gaspillage, s'il est basé sur une estimation du pire scénario, soit à la dégradation de performance, s'il est basé sur la charge moyenne. Grâce au modèle du cloud computing, les ressources peuvent être allouées à la demande et le dimensionnement adapté à la variation de la charge. Cependant, après avoir exploré les travaux existants, nous avons trouvé que la plupart des outils d'élasticité sont trop génériques et ne parviennent pas à répondre aux besoins spécifiques d'applications particulières. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons des boucles autonomiques et diverses techniques d'élasticité afin de rendre élastiques différents types d'applications, à savoir un service de consolidation, un intergiciel de messagerie et une plateforme de traitement de données en temps-réel. Ces solutions élastiques ont été réalisées à partir d'applications libres et leur évaluation montre qu'ils permettent d'économiser les ressources utilisées avec un surcoût minimal. / Real world workloads are often dynamic. This makes the static scaling of resourcesfatally result in either the waste of resources, if it is based on the estimatedworst case scenario, or the degradation of performance if it is based on the averageworkload. Thanks to the cloud computing model, resources can be provisioned ondemand and scaling can be adapted to the variations of the workload thus achievingelasticity. However, after exploring the existing works, we find that most elasticityframeworks are too generic and fail to meet the specific needs of particularapplications. In this work, we use autonomic loops along with various elasticitytechniques in order to render different types of applications elastic, namelya consolidation service, message-oriented middleware and a stream processingplatform. These elastic solutions have been implemented based on open-sourceapplications and their evaluation shows that they enable resources’ economy withminimal overhead.

Les charges réelles d'applications sont souvent dynamiques. Ainsi, le dimensionnement statique de ressources est voué soit au gaspillage, s'il est basé sur une estimation du pire scénario, soit à la dégradation de performance, s'il est basé sur la charge moyenne. Grâce au modèle du cloud computing, les ressources peuvent être allouées à la demande et le dimensionnement adapté à la variation de la charge. Cependant, après avoir exploré les travaux existants, nous avons trouvé que la plupart des outils d'élasticité sont trop génériques et ne parviennent pas à répondre aux besoins spécifiques d'applications particulières. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons des boucles autonomiques et diverses techniques d'élasticité afin de rendre élastiques différents types d'applications, à savoir un service de consolidation, un intergiciel de messagerie et une plateforme de traitement de données en temps-réel. Ces solutions élastiques ont été réalisées à partir d'applications libres et leur évaluation montre qu'ils permettent d'économiser les ressources utilisées avec un surcoût minimal. / Real world workloads are often dynamic. This makes the static scaling of resourcesfatally result in either the waste of resources, if it is based on the estimatedworst case scenario, or the degradation of performance if it is based on the averageworkload. Thanks to the cloud computing model, resources can be provisioned ondemand and scaling can be adapted to the variations of the workload thus achievingelasticity. However, after exploring the existing works, we find that most elasticityframeworks are too generic and fail to meet the specific needs of particularapplications. In this work, we use autonomic loops along with various elasticitytechniques in order to render different types of applications elastic, namelya consolidation service, message-oriented middleware and a stream processingplatform. These elastic solutions have been implemented based on open-sourceapplications and their evaluation shows that they enable resources’ economy withminimal overhead.

Ces dernières années, les appareils photos/vidéos numériques grand public sont devenus omniprésents. On peut aujourd'hui trouver des systèmes de captures d'images dans toutes sortes d'appareils numériques comme les téléphones portables, les assistants personnels numériques etc. Malgré une augmentation croissante de la puissance et de la complexité de ces appareils, laqualité de la chaîne de capture d'image, composée du couple système optique/capteur est toujours contrainte à des limitations d'espace et de coût. Les défauts introduits sont nombreuxet dégradent considérablement la qualité des images produites : flou, déformations géométriques, artefacts de couleurs, effets de moire, bruits statiques et dynamiques, etc. Une idée intéressante est de corriger ces défauts de manière algorithmique en utilisant la puissance toujours croissante des architectures de traitements. Dans cette thèse nous nous intéressons particulièrement à deux problèmes issues de l'acquisition de l'image par le capteur : le dématriçage de la matrice de Bayer et la réduction du bruit. Dans la première partie, nous décrivons la structure générale de la chaîne de capture d'image dans les appareils photos/vidéos numériques. Nous présentons le rôle, le fonctionnement et les défauts introduits par chacun de ses éléments. Enfin, nous illustrons comment ces défauts peuvent être corriges par des traitements algorithmiques. Dans la deuxième partie, nous montrons comment l'information de couleur est introduite dans les capteurs numériques. Nous présentons ensuite un état de l'art des algorithmes de dématriçage. Un nouvel algorithme de reconstruction de la matrice de Bayer base sur le principe de l'interpolation directionnelle est propose. Il permet d'associer une qualité d'image produite sans artefacts avec une faible complexité de calculs. Pour mieux comprendre les comportements du bruit dans les capteurs numériques, nous énumérons ses différentes sources et leurs dépendances par rapport aux conditions de prises de vues. Apres avoir présenté l'état de l'art des méthodes de restauration des images bruitées, nous nous intéressons particulièrement aux algorithmes de débruitage à voisinage local et plus précisément au filtre bilatéral. Nous proposons un filtre bilatéral pour la mosaïque de Bayer, adaptatif en fonction de la puissance du bruit dans les images. Dans la troisième partie, nous présentons l'implémentation, l'optimisation et la simulation de l'exécution des algorithmes de dématriçage et de réduction du bruit proposes. La plateforme d'implémentation est le processeur TriMedia TM3270 de NXP semiconductors. Nous montrons que nous arrivons à traiter des images de taille 5 méga-pixels en moins de 0,5 secondes et des images de résolution VGA à une cadence supérieure à 25 images par seconde. Finalement, pour des raisons de standardisation, de rapidité d'exécution et de consommation d'énergie, nous avons conçu une architecture dédiée à l'algorithme de dématriçage propose. Cette architecture permet de multiplier par 10 la rapidité d'exécution obtenue sur le processeur TriMedia TM3270

Ces dernières années, les appareils photos/vidéos numériques grand public sont devenus omniprésents. On peut aujourd’hui trouver des systèmes de captures d’images dans toutes sortes d’appareils numériques comme les téléphones portables, les assistants personnels numériques etc. Malgré une augmentation croissante de la puissance et de la complexité de ces appareils, laqualité de la chaîne de capture d’image, composée du couple système optique/capteur est toujours contrainte à des limitations d’espace et de coût. Les défauts introduits sont nombreuxet dégradent considérablement la qualité des images produites : flou, déformations géométriques, artefacts de couleurs, effets de moire, bruits statiques et dynamiques, etc. Une idée intéressante est de corriger ces défauts de manière algorithmique en utilisant la puissance toujours croissante des architectures de traitements. Dans cette thèse nous nous intéressons particulièrement à deux problèmes issues de l’acquisition de l’image par le capteur : le dématriçage de la matrice de Bayer et la réduction du bruit. Dans la première partie, nous décrivons la structure générale de la chaîne de capture d’image dans les appareils photos/vidéos numériques. Nous présentons le rôle, le fonctionnement et les défauts introduits par chacun de ses éléments. Enfin, nous illustrons comment ces défauts peuvent être corriges par des traitements algorithmiques. Dans la deuxième partie, nous montrons comment l’information de couleur est introduite dans les capteurs numériques. Nous présentons ensuite un état de l’art des algorithmes de dématriçage. Un nouvel algorithme de reconstruction de la matrice de Bayer base sur le principe de l’interpolation directionnelle est propose. Il permet d’associer une qualité d’image produite sans artefacts avec une faible complexité de calculs. Pour mieux comprendre les comportements du bruit dans les capteurs numériques, nous énumérons ses différentes sources et leurs dépendances par rapport aux conditions de prises de vues. Apres avoir présenté l’état de l’art des méthodes de restauration des images bruitées, nous nous intéressons particulièrement aux algorithmes de débruitage à voisinage local et plus précisément au filtre bilatéral. Nous proposons un filtre bilatéral pour la mosaïque de Bayer, adaptatif en fonction de la puissance du bruit dans les images. Dans la troisième partie, nous présentons l’implémentation, l’optimisation et la simulation de l’exécution des algorithmes de dématriçage et de réduction du bruit proposes. La plateforme d’implémentation est le processeur TriMedia TM3270 de NXP semiconductors. Nous montrons que nous arrivons à traiter des images de taille 5 méga-pixels en moins de 0,5 secondes et des images de résolution VGA à une cadence supérieure à 25 images par seconde. Finalement, pour des raisons de standardisation, de rapidité d’exécution et de consommation d’énergie, nous avons conçu une architecture dédiée à l’algorithme de dématriçage propose. Cette architecture permet de multiplier par 10 la rapidité d’exécution obtenue sur le processeur TriMedia TM3270 / Digital cameras are now present everywhere. They are commonly included in portable digital devices such as mobile phones and personal digital assistants. In spite of constant improvements in terms of computing power and complexity, the digital imaging chain quality, including sensor and lenses system, is still limited by space and cost constraints. An important number of degradations are introduced by this chain that significantly decrease overall image quality : including blurring effects, geometric distortions, color artefacts, moiré effects, static and dynamic noise. Correcting these defects in an algorithmic way, using the increasing power of embedded processing architecture present in mobile phones and PDAs may appear like an interesting solution. In this thesis we are especially interested in reducing two major defects of the sensor acquisition chain : Bayer matrix demosaicing artefacts and photon noise. In the first part, we describe the general imaging chain commonly used in digital cameras and video devices. We show the function, the inner working and the defects introduced by each of its elements. Finally we exhibit possible ways to correct these defects using algorithmic solutions. In the second part, we introduce the principle of Bayer demosaicing. We present the state of the art and we propose a new method based on a directed interpolation principle. Our method yields a good image quality while retaining a low computational complexity. We then enumerate several noise sources present in imaging digital sensors and their dependencies with imaging conditions. We are particularly interested in local algorithms and more specifically in the bilateral filter. After presenting the state of the art in denoising algorithm, we propose a new adaptive bilateral filter for sensor colour mosaic denoising. In the third part, we present the implementation, the optimization and the execution simulation of the proposed demosaicing and denoising algorithms. The implementation target is the TM3270 TriMedia processor from NXP Semiconductors. We show that it is possible to process 5 megapixels images in less than 0.5 seconds and more than 25 images per second at VGA resolution. Finally, for standardization, execution speed and power consumption reasons, we describe a dedicated architecture for our proposed demosaicing algorithm. This architecture improves the execution speed by a factor of 10 compared to the TriMedia TM3270 processor