Parmi les nombreuses applications potentielles des réseaux de capteurs sans fil, celles utilisant des capteurs d'image sont appréciables pour tout ce qui concerne la détection, la reconnaissance et la localisation d'objets par la vision. Des capteurs de petite taille, peu gourmands en énergie et dotés d'une caméra existent déjà au stade de prototype, mais des algorithmes de traitement et de compression de données, ainsi que des protocoles de communication de faible complexité et peu coûteux en énergie doivent être développés pour que ces applications puissent être envisagées en pratique.<br />La contribution de cette thèse porte principalement sur deux aspects. Premièrement, nous avons proposé un protocole de transmission d'images semi-fiable pour réduire la consommation d'énergie des nœuds relayant les paquets jusqu'au collecteur. Les économies d'énergie sont obtenues en préparant à la source des paquets de différentes priorités, grâce à une transformée en ondelettes de l'image, puis en conditionnant l'acheminement des paquets, saut par saut, suivant leur priorité et l'état de charge des batteries. Deuxièmement, nous avons étudié plus profondément les aspects de traitement et codage d'images à la source, et nous avons proposé un nouvel algorithme de compression d'images de faible complexité, combiné avec une technique d'entrelacement de pixels basée sur les automorphismes toriques. Des expérimentations sur<br />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, ainsi que la qualité des images reconstituées au récepteur en présence de pertes de paquets.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00417505 |
| Date | 23 June 2009 |
| Creators | Duran-Faundez, Cristian |
| Publisher | Université Henri Poincaré - Nancy I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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