Au cours des dix dernières années, les capacités technologiques de transmission vidéo rendent possible une panoplie d'applications de télésanté. Ce média permet en effet la participation de médecins spécialisés à des interventions médicales ayant lieu à des endroits distants. Cependant, lorsque ces dernières se déroulent loin des grands centres, les infrastructures de télécommunication n'offrnt pas un débit assez important pour permettre à la fois une transmission d'images fluides et de bonne qualité. Un des moyens entrepris pour pallier ce problème est l'utilisation d'encodeur et décodeur vidéo (CODEC) permettant de compresser les images avant leur transmission et de les décompresser à la réception. Il existe un bon nombre de CODEC vidéo offrant différent compromis entre la qualité d'image, la rapidité de compression, la latence initiale de traitement et la robustesse du protocole de transmission. Malheureusement, aucun n'est en mesure de rencontrer simultanément toutes les exigences définies en télésanté. Un des problèmes majeurs réside dans le délai de traitement initial causé par la compression avec perte du CODEC. L'objet de la recherche s'intéresse donc à deux CODEC qui répondent aux exigences de délais de traitement et de qualité d'image en télésanté, et plus particulièrement pour une application de téléassistance en salle d'urgence. L'emphase est mise sur les modules de quantification des CODEC qui utilisent la transformée en cosinus discrète. Cette transformée limite la transmission des images vidéo fluide et quasi sans délais en raison des délais de traitement initiaux issus des nombreuses manipulations arithmétiques qu'elle requiert. À l'issu de la recherche, une structure efficace de la transformée en cosinus est proposée afin de présenter une solution au temps de latence des CODEC et ainsi de répondre aux exigences de télécommunication en télésanté. Cette solution est implémentée dans un CODEC JPEG développé en VHDL afin de simuler un contexte d'application réelle.

Un réseau de capteurs d'images sans fil (RCISF) est un réseau ad hoc formé d'un ensemble de noeuds autonomes dotés chacun d'une petite caméra, communiquant entre eux sans liaison filaire et sans l'utilisation d'une infrastructure établie, ni d'une gestion de réseau centralisée. Leur utilité semble majeure dans plusieurs domaines, notamment en médecine et en environnement. La conception d'une chaîne de compression et de transmission sans fil pour un RCISF pose de véritables défis. L'origine de ces derniers est liée principalement à la limitation des ressources des capteurs (batterie faible , capacité de traitement et mémoire limitées). L'objectif de cette thèse consiste à explorer des stratégies permettant d'améliorer l'efficacité énergétique des RCISF, notamment lors de la compression et de la transmission des images. Inéluctablement, l'application des normes usuelles telles que JPEG ou JPEG2000 est éner- givore, et limite ainsi la longévité des RCISF. Cela nécessite leur adaptation aux contraintes imposées par les RCISF. Pour cela, nous avons analysé en premier lieu, la faisabilité d'adapter JPEG au contexte où les ressources énergétiques sont très limitées. Les travaux menés sur cet aspect nous permettent de proposer trois solutions. La première solution est basée sur la propriété de compactage de l'énergie de la Transformée en Cosinus Discrète (TCD). Cette propriété permet d'éliminer la redondance dans une image sans trop altérer sa qualité, tout en gagnant en énergie. La réduction de l'énergie par l'utilisation des régions d'intérêts représente la deuxième solution explorée dans cette thèse. Finalement, nous avons proposé un schéma basé sur la compression et la transmission progressive, permettant ainsi d'avoir une idée générale sur l'image cible sans envoyer son contenu entier. En outre, pour une transmission non énergivore, nous avons opté pour la solution suivante. N'envoyer fiablement que les basses fréquences et les régions d'intérêt d'une image. Les hautes fréquences et les régions de moindre intérêt sont envoyées""infiablement"", car leur pertes n'altèrent que légèrement la qualité de l'image. Pour cela, des modèles de priorisation ont été comparés puis adaptés à nos besoins. En second lieu, nous avons étudié l'approche par ondelettes (wavelets ). Plus précisément, nous avons analysé plusieurs filtres d'ondelettes et déterminé les ondelettes les plus adéquates pour assurer une faible consommation en énergie, tout en gardant une bonne qualité de l'image reconstruite à la station de base. Pour estimer l'énergie consommée par un capteur durant chaque étape de la 'compression, un modèle mathématique est développé pour chaque transformée (TCD ou ondelette). Ces modèles, qui ne tiennent pas compte de la complexité de l'implémentation, sont basés sur le nombre d'opérations de base exécutées à chaque étape de la compression.

Les réseaux de capteurs sans fil d'images sont utilisés aujourd'hui dans de nombreuses applications qui diffèrent par leurs objectifs et leurs contraintes individuelles. Toutefois, le dénominateur commun de toutes les applications de réseaux de capteurs reste la vulnérabilité des noeuds-capteurs en raison de leurs ressources matérielles limitées dont la plus contraignante est l'énergie. En effet, les technologies sans fil disponibles dans ce type de réseaux sont généralement à faible portée, et les ressources matérielles (CPU, batterie) sont également de faible puissance. Il faut donc répondre à un double objectif : l'efficacité d'une solution tout en offrant une bonne qualité d'image à la réception. La contribution de cette thèse porte principalement sur l'étude des méthodes de traitement et de compression d'images au noeud-caméra, nous avons proposé une nouvelle méthode de compression d'images qui permet d'améliorer l'efficacité énergétique des réseaux de capteurs sans fil. Des expérimentations sur une plate-forme réelle de réseau de capteurs d'images ont été réalisées afin de démontrer la validité de nos propositions, en mesurant des aspects telles que la quantité de mémoire requise pour l'implantation logicielle de nos algorithmes, leur consommation d'énergie et leur temps d'exécution. Nous présentons aussi, les résultats de synthèse de la chaine de compression proposée sur des systèmes à puce FPGA et ASIC / The increasing development of Wireless Camera Sensor Networks today allows a wide variety of applications with different objectives and constraints. However, the common problem of all the applications of sensor networks remains the vulnerability of sensors nodes because of their limitation in material resources, the most restricting being energy. Indeed, the available wireless technologies in this type of networks are usually a low-power, short-range wireless technology and low power hardware resources (CPU, battery). So we should meet a twofold objective: an efficient solution while delivering outstanding image quality on reception. This thesis concentrates mainly on the study and evaluation of compression methods dedicated to transmission over wireless camera sensor networks. We have suggested a new image compression method which decreases the energy consumption of sensors and thus maintains a long network lifetime. We evaluate its hardware implementation using experiments on real camera sensor platforms in order to show the validity of our propositions, by measuring aspects such as the quantity of memory required for the implantation program of our algorithms, the energy consumption and the execution time. We then focus on the study of the hardware features of our proposed method of synthesis of the compression circuit when implemented on a FPGA and ASIC chip prototype

Les différentes étapes et processus de la fabrication additive (FA) induisent des erreurs de sources multiples et complexes qui soulèvent des problèmes majeurs au niveau de la qualité géométrique du produit fabriqué. Par conséquent, une modélisation effective des écarts géométriques est essentielle pour la FA. Le paradigme Skin Model Shapes (SMS) offre un cadre intégral pour la modélisation des écarts géométriques des produits manufacturés et constitue ainsi une solution efficace pour la modélisation des écarts géométriques en FA.Dans cette thèse, compte tenu de la spécificité de fabrication par couche en FA, un nouveau cadre de modélisation à base de SMS est proposé pour caractériser les écarts géométriques en FA en combinant une approche dans le plan et une approche hors plan. La modélisation des écarts dans le plan vise à capturer la variabilité de la forme 2D de chaque couche. Une méthode de transformation des formes est proposée et qui consiste à représenter les effets de variations sous la forme de transformations affines appliquées à la forme nominale. Un modèle paramétrique des écarts est alors établi dans un système de coordonnées polaires, quelle que soit la complexité de la forme. Ce modèle est par la suite enrichi par un apprentissage statistique permettant la collecte simultanée de données des écarts de formes multiples et l'amélioration des performances de la méthode.La modélisation des écarts hors plan est réalisée par la déformation de la couche dans la direction de fabrication. La modélisation des écarts hors plan est effectuée à l'aide d'une méthode orientée données. Sur la base des données des écarts obtenues à partir de simulations par éléments finis, deux méthodes d'analyse modale: la transformée en cosinus discrète (DCT) et l'analyse statistique des formes (SSA) sont exploitées. De plus, les effets des paramètres des pièces et des procédés sur les modes identifiés sont caractérisés par le biais d'un modèle à base de processus Gaussien.Les méthodes présentées sont finalement utilisées pour obtenir des SMSs haute-fidélité pour la fabrication additive en déformant les contours de la couche nominale avec les écarts prédits et en reconstruisant le modèle de surface non idéale complet à partir de ces contours déformés. Une toolbox est développée dans l'environnement MATLAB pour démontrer l'efficacité des méthodes proposées. / The intricate error sources within different stages of the Additive Manufacturing (AM) process have brought about major issues regarding the dimensional and geometrical accuracy of the manufactured product. Therefore, effective modeling of the geometric deviations is critical for AM. The Skin Model Shapes (SMS) paradigm offers a comprehensive framework aiming at addressing the deviation modeling problem at different stages of product lifecycle, and is thus a promising solution for deviation modeling in AM. In this thesis, considering the layer-wise characteristic of AM, a new SMS framework is proposed which characterizes the deviations in AM with in-plane and out-of-plane perspectives. The modeling of in-plane deviation aims at capturing the variability of the 2D shape of each layer. A shape transformation perspective is proposed which maps the variational effects of deviation sources into affine transformations of the nominal shape. With this assumption, a parametric deviation model is established based on the Polar Coordinate System which manages to capture deviation patterns regardless of the shape complexity. This model is further enhanced with a statistical learning capability to simultaneously learn from deviation data of multiple shapes and improve the performance on all shapes.Out-of-plane deviation is defined as the deformation of layer in the build direction. A layer-level investigation of out-of-plane deviation is conducted with a data-driven method. Based on the deviation data collected from a number of Finite Element simulations, two modal analysis methods, Discrete Cosine Transform (DCT) and Statistical Shape Analysis (SSA), are adopted to identify the most significant deviation modes in the layer-wise data. The effect of part and process parameters on the identified modes is further characterized with a Gaussian Process (GP) model. The discussed methods are finally used to obtain high-fidelity SMSs of AM products by deforming the nominal layer contours with predicted deviations and rebuilding the complete non-ideal surface model from the deformed contours. A toolbox is developed in the MATLAB environment to demonstrate the effectiveness of the proposed methods.