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 capteurs d’images CMOS sont de plus en plus utilisés dans le domaine industriel : la surveillance, la défense, le médical, etc. Dans ces domaines, les capteurs d?images CMOS sont exposés potentiellement à de grandes variations de température. Les capteurs d?images CMOS, comme tous les circuits analogiques, sont très sensibles aux variations de température, ce qui limite leurs applications. Jusquà présent, aucune solution intégrée pour contrer ce problème n’a été proposée. Afin de remédier à ce défaut, nous étudions, dans cette thèse, les effets de la température sur les deux types d?imageurs les plus connus. Plusieurs structures de compensation sont proposées. Elles reprennent globalement les trois méthodes existantes et jamais appliquées aux capteurs d’images. La première méthode utilise une entrée au niveau du pixel qui sera modulée en fonction de l’évolution de la température. La deuxième méthode utilise la technique ZTC (Zero Temperature Coefficient). La troisième méthode est inspirée de la méthode de la tension de référence bandgap. Dans tous les cas, nous réduisons de manière très intéressante l’effet de la température et nous obtenons une bonne stabilité en température de -30 à 125°C. Toutes les solutions proposées préservent le fonctionnement initial de l’imageur. Elles n’impactent également pas ou peu la surface du pixel / CMOS image sensors find widespread use in various industrial applications including military, surveillance, medical, etc. In these applications, CMOS image sensors are often exposed to large temperature variations. As analog circuits, these CMOS image sensors are very sensitive to temperature variations, which limit their applications. Until now, no integrated solution for this problem has been proposed. To solve this problem, we study, in this thesis, the temperature effects on the two most known types of CMOS image sensors. Several compensation structures are proposed. They generally return to the three existing methods and never applied to image sensors. The first method uses an entrance at the pixel level to be adjusted according to changes in temperature. The second method uses the ZTC (Zero Temperature Coefficient) technique. The third method is based on the method of the bandgap voltage reference. In all cases, we reduce a very interesting way the temperature effect and we get a good temperature stability of the sensor from -30 to 125°C. All the solutions preserve the initial operation of the imager. They also affect a little or not the surface of the pixel.

L'acquisition de la profondeur d'une scène en plus de son image est une caractéristique souhaitable pour de nombreuses applications qui dépendent de l'environnement proche. L'état de l'art dans le domaine de l'extraction de profondeur propose de nombreuses méthodes, mais très peu sont réellement adaptées aux systèmes embarqués miniaturisés. Certaines parce qu'elles sont trop encombrantes en raison de leur système optique, d'autres parce qu'elles nécessitent une calibration délicate, ou des méthodes de reconstructions difficilement implantables dans un système embarqué. Dans cette thèse nous nous concentrons sur des méthodes a faible complexité matérielle afin de proposer une solution algorithmique et optique pour réaliser un capteur permettant à la fois d'extraire la profondeur de la scène, de fournir une évaluation de pertinence de cette mesure et de proposer des images focalisées en tout point. Dans ce sens, nous montrons que les algorithmes du type Depth from Focus (DfF) sont les plus adaptés à ces contraintes. Ce procédé consiste à acquérir un cube d'images multi-focus d'une même scène pour différentes distances de focalisation. Les images sont analysées afin d'annoter chacune des zones de la scène d'un indice relatif à sa profondeur estimée. Cet indice est utilisé pour reconstruire une image nette en tout point.Nous avons travaillé sur la notion de netteté afin de proposer des solutions peu complexes, uniquement basées sur des additions et comparaisons, et de fait, facilement adaptables pour un portage sur une architecture matérielle. La solution proposée effectue une analyse bidirectionnelle de contraste local puis combine les meilleures estimations de profondeur en fin de traitement. Elle se décline en trois approches avec une restriction de la complexité de plus en plus forte et ainsi une aptitude de plus en plus marquée pour l'embarqué. Pour chaque méthode, des cartes de profondeurs et de confiances sont établies, ainsi qu'une image totalement focalisée constituée d'éléments issus de l'ensemble du cube multi-focus. Ces approches sont comparées en qualité et en complexité à d'autres méthodes de l'état de l'art de complexité similaire. Une architecture est proposée pour une implantation matérielle de la solution la plus prometteuse. La conception de ces algorithmes soulève le problème de la qualité d'image. Il est en effet primordial d'avoir une évolution remarquable du contraste ainsi qu'une invariance de la scène lors de la capture du cube multi-focus. Un effet très souvent négligé dans ce type d'approche est le zoom parasite provoqué par la lentille responsable de la variation de focus. Ce zoom de focalisation fragilise l'aspect invariance de la scène et provoque l'apparition d'artefacts sur les trois informations Profondeur, Image et Confiance. La recherche d'optiques adaptées au DfF constitue donc un second axe de ces travaux. Nous avons évalué des lentilles liquides industrielles et des lentilles modales expérimentales à cristaux liquides nématiques conçues durant cette thèse. Ces technologies ont été comparées en termes de rapidité, de qualité d'image, d'intensité de zoom de focalisation engendré, de tension d'alimentation et enfin de qualité des cartes de profondeur extraites et des images totalement focalisées reconstruites.La lentille et l'algorithme répondant le mieux à cette problématique DfF embarqué ont ensuite été évalués via le portage sur une plateforme de développement CPU-GPU permettant l'acquisition d'images et de cartes de profondeurs et de confiances en temps réel. / Acquiring the depth of a scene in addition to its image is a desirable feature for many applications which depend on the near environment. The state of the art in the field of depth extraction offers many methods, but very few are well adapted to small embedded systems. Some of them are too cumbersome because of their large optical system. Others might require a delicate calibration or processing methods which are difficult to implement in an embedded system. In this PhD thesis, we focus on methods with low hardware complexity in order to propose algorithms and optical solutions that extract the depth of the scene, provide a relevance evaluation of this measurement and produce all-in-focus images. We show that Depth from Focus (DfF) algorithms are the most adapted to embedded electronics constraints. This method consists in acquiring a cube of multi-focus images of the same scene for different focusing distances. The images are analyzed in order to annotate each zone of the scene with an index relative to its estimated depth. This index is then used to build an all in focus image. We worked on the sharpness criterion in order to propose low complexity solutions, only based on additions and comparisons, easily adaptable on a hardware architecture. The proposed solution uses bidirectional local contrast analysis and then combines the most relevant depth estimations based on detection confidence at the end of treatment. It is declined in three approaches which need less and less processing and thus make them more and more adapted for a final embedded solution. For each method, depth and confidence maps are established, as well as an all-in-focus image composed of elements from the entire multi-focus cube. These approaches are compared in quality and complexity with other state-of-the-art methods which present similar complexity. A hardware implementation of the best solution is proposed. The design of these algorithms raises the problem of image quality. It is indeed essential to have a remarkable contrast evolution as well as a motionless scene during the capture of the multi-focus cube. A very often neglected effect in this type of approach is the parasitic zoom caused by the lens motion during a focus variation. This "focal zoom" weakens the invariance aspect of the scene and causes artifacts on the depth and confidence maps and on the all in focus image. The search for optics adapted to DfF is thus a second line of research in this work. We have evaluated industrial liquid lenses and experimental nematic liquid crystal modal lenses designed during this thesis. These technologies were compared in terms of speed, image quality, generated focal zoom intensity, power supply voltage and finally the quality of extracted depth maps and reconstructed all in focus images. The lens and the algorithm which best suited this embedded DfF issue were then evaluated on a CPU-GPU development platform allowing real time acquisition of depth maps, confidence maps and all in focus images.

Aujourd’hui, les capteurs d’image CMOS sont quasi exclusivement architecturés autour de pixels analogiques. Une transition vers des pixels purement numériques permettrait d’améliorer significativement les performances des imageurs. Malheureusement, une telle approche est difficilement envisageable car elle entraine un pixel surdimensionné et inutilisable pour le marché grand public. Une des voies prometteuses pour résoudre ce problème d’intégration des pixels est de réfléchir non plus en deux dimensions (2D), mais en trois dimensions (3D), en répartissant les différentes fonctionnalités sur plusieurs wafers interconnectés.Ainsi, les travaux présentés dans ce manuscrit décrivent la conception d’un capteur d’image purement numérique en technologie CMOS 3D-IC 130 nm Tezzaron. Ce capteur est architecturé autour d’un pixel numérique intégrant une modulation sigma delta du premier ordre sur 10 bits de résolution maximale. L’étude exhaustive des différents blocs constituant le pixel nous a permis de proposer au final une solution garantissant une surface maitrisée de silicium : taille finale de pixel de 32,5 μm × 32,5 μm pour un facteur de remplissage de plus de 80 %. Au niveau des performances brutes, la simulation du pixel a révélé de bons résultats : consommation de 11 μA/pixel, rapport signal sur bruit de 60 dB, nombre effectif de bits d'environ 7,2 bits, non linéarité différentielle maximale et minimale de +1,37 /-0,73 (pour 10 bits) et une non linéarité intégrale maximale et minimale de +2,447/-3,5 (pour 10 bits). / Nowadays, CMOS image sensors are almost exclusively architectured around analog pixels. A transition to purely digital pixels would significantly improve the performances of imagers. Unfortunately, such an approach is difficult to consider because it causes an oversized and unusable pixel for the consumer market. One of the promising ways to solve this problem of pixel integration is to think not only in 2D dimensions, but in 3D dimensions by distributing the different functionalities on several interconnected wafers.Thus, the work presented in this manuscript describes the design of a purely digital image sensor in CMOS 3D-IC 130 nm Tezzaron technology. This sensor is architectured around a digital pixel integrating a first order sigma delta modulation on 10 bits of maximum resolution. The exhaustive study of the different blocks constituting the pixel allowed us to finally propose a solution guaranteeing a contained surface of silicon: final pixel size of 32.5 μm × 32.5 μm with a fill factor of at least 80 %. Regarding performances, the pixel simulations showed good results: 11 μA/pixel consumption, 60 dB signal-to-noise ratio, 7.2 effective number of bits, maximum and minimum differential nonlinearity of +1,37/-0,73 (for 10 bits) and a maximum and minimum integral nonlinearity of + 2,447/-3,5 (for 10 bits).

L'objet de la thèse est la modélisation de systèmes hétérogènes intégrant différents domaines de la physique et à signaux mixtes, numériques et analogiques (AMS). Une étude approfondie de différentes techniques d'extraction et de calibration de modèles comportementaux de composants analogiques à différents niveaux d'abstraction et de précision est présentée. Cette étude a mis en lumière trois approches principales qui ont été validées par la modélisation de plusieurs applications issues de divers domaines: un amplificateur faible bruit (LNA), un capteur chimique basé sur des ondes acoustiques de surface (SAW), le développement à plusieurs niveaux d'abstraction d'un capteur CMOS vidéo, et son intégration dans une plateforme industrielle. Les outils développés sont basés sur les extensions AMS du standard IEEE 1666 SystemC mais les techniques proposées sont facilement transposables à d'autres langages tels que VHDL-AMS ou Verilog-AMS utilisés en conception de dispositifs mixtes.

L’objet de la thèse est la modélisation de systèmes hétérogènes intégrant différents domaines de la physique et à signaux mixtes, numériques et analogiques (AMS). Une étude approfondie de différentes techniques d’extraction et de calibration de modèles comportementaux de composants analogiques à différents niveaux d’abstraction et de précision est présentée. Cette étude a mis en lumière trois approches principales qui ont été validées par la modélisation de plusieurs applications issues de divers domaines: un amplificateur faible bruit (LNA), un capteur chimique basé sur des ondes acoustiques de surface (SAW), le développement à plusieurs niveaux d’abstraction d’un capteur CMOS vidéo, et son intégration dans une plateforme industrielle. Les outils développés sont basés sur les extensions AMS du standard IEEE 1666 SystemC mais les techniques proposées sont facilement transposables à d’autres langages tels que VHDL-AMS ou Verilog-AMS utilisés en conception de dispositifs mixtes. / The thesis objective is the modeling of heterogeneous systems. Such systems integrate different physical domains (mechanical, chemical, optical or magnetic) therefore integrate analog and mixed- signal (AMS) parts. The aim is to provide a methodology based on high-level modeling for assisting both the design and the verification of AMS systems. A study on different techniques for extracting behavioral models of analog devices at different abstraction levels and computational weights is presented. Three approaches are identified and regrouped in three techniques. These techniques have been validated through the virtual prototyping of different applications issued from different domains: a low noise amplifier (LNA), a surface acoustic wave-based (SAW) chemical sensor, a CMOS video sensor with models developed at different abstraction levels and their integration within an industrial platform. The flows developed are based on the AMS extensions of the SystemC (IEEE 1666) standard but the methodologies can be implemented using other Analog Hardware Description Languages (VHDL-AMS, Verilog-AMS) typically used for mixed-signal microelectronics design.