Architectures adaptatives de traitement des images dans le plan focal

par Arnaud Verdant

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Antoine Dupret.

Soutenue en 2008

à Paris 11 .


  • Résumé

    Les capteurs d'images font partie intégrante de notre quotidien. Ces dispositifs sont le plus souvent implémentés au sein de produits nomades pour lesquels subsistent de fortes contraintes de consommation d'énergie. Les images acquises par de tels capteurs contiennent en effet de nombreuses redondances spatiales mais également temporelles lorsque l'on considère un flux vidéo. De nombreuses données sont alors inutilement traitées, transmises et mémorisées, induisant de ce fait un défaut d'autonomie pour de tels systèmes. Les travaux de thèses effectués ont eu pour objectif de répondre à cette contrainte de consommation, en définissant de nouvelles approches architecturales permettant un traitement des images en bordure et au sein de la matrice de pixels, afin d'adapter les ressources du capteur en fonction de l'activité de la scène observée. Ainsi, de nouveaux concepts d'acquisition et de traitement relatifs à la détection de mouvement ont été étudiés. L'architecture de traitement, dérivée des algorithmes développés, a par la suite été développée, tout en proposant des solutions permettant de garantir l'intégrité des données analogiques. Une méthode de modélisation originale a enfin été mise en œuvre afin de valider les concepts proposés, du point de vue de la cohérence des traitements, de leur robustesse et de la consommation induite. Enfin, un démonstrateur a été réalisé en vue de valider l'implémentation silicium de l'architecture conçue. Les gains en consommation estimés sont ainsi de 30 à 700 en comparaison de capteurs de l'état de l'art.

  • Titre traduit

    Adaptive image processing architecture in the focal plane array


  • Résumé

    Image sensors are an integral part of our daily lives. These deviees are most commonly implemented in mobile products for which remain strong constraints of energy consumption. Indeed, the images captured by such sensors contain many spatial and time redundancies when considering a video stream. Many data are unnecessarily processed, transmitted and stored, thereby inducing a lack of autonomy in such systems. The thesis work carried out aimed to address this power constraint by defining new architectural approaches to image processing within the matrix of pixels, to adapt sensor resources based on the activity of the observed scene. Thus, new concepts of acquisition and processing related to motion detection have been studied. The processing architecture, derived from subsequently developed algorithms, while offering solutions to ensure the integrity of the analog data. Original modelling methodology was finally implemented in order to validate the proposed concepts, to ensure the processing consistency, robustness and induced consumption. Finally, a demonstrator was designed to validate the silicon implementation of the architecture. The power consumption gains are estimated from 30 to 700 compared to the image sensor sensors state of the art.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (207 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 177-186

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  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2008)361
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