Thèse Architecture Adaptative Guidée par la Prédiction pour l'Acquisition d'Images à l'Aide de Capteurs Cmos H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Institut Polytechnique de Paris Télécom Paris École doctorale : Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris Laboratoire de recherche : Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information Direction de la thèse : Chadi JABBOUR Début de la thèse : 2027-10-01 Date limite de candidature : 2027-01-15T23:59:59 Les capteurs d'image CMOS sont de plus en plus utilisés dans un large éventail d'applications telles que le secteur médical, l'environnement, l'agriculture, l'industrie ou la surveillance du trafic. Dans les scènes et scénarios classiques, les pixels voisins présentent souvent une forte corrélation spatiale, tandis que les images consécutives contiennent généralement une redondance temporelle importante. Cependant, les convertisseurs analogiques-numériques (ADC) classiques des capteurs d'image appliquent généralement la même procédure de conversion à chaque pixel, que le pixel actuel puisse ou non être prédit avec un haut degré de confiance à partir des pixels voisins ou des images précédentes. Cela peut entraîner des étapes de conversion redondantes et une consommation d'énergie inutile.

Le concept proposé consiste à introduire un mécanisme de prédiction spatiale et temporelle allégé dans la chaîne de lecture du capteur d'image. La valeur du pixel actuel peut être estimée à partir des pixels voisins, des images précédentes ou d'une combinaison des deux. Le résultat de la prédiction est certes important, mais l'information clé pour le contrôle du CAN est le niveau de confiance ou d'incertitude de cette prédiction.
Lorsque la prédiction est hautement fiable, davantage d'informations d'ordre supérieur provenant des pixels voisins déjà convertis ou des échantillons précédents peuvent être réutilisées pour le pixel actuel. Par conséquent, l'ADC doit déterminer un nombre réduit de bits de poids fort. À l'inverse, lorsque l'incertitude de prédiction est importante, peu de bits de poids fort peuvent être repris en toute sécurité à partir de la valeur prédite.

Les capteurs d'image CMOS sont de plus en plus utilisés dans un large éventail d'applications telles que le secteur médical, l'environnement, l'agriculture, l'industrie ou la surveillance du trafic. Il est essentiel de réduire la complexité et consommation d'énergie de ces capteurs et leur chaine d'acquisition

Compétences, connaissances et expérience indispensables :
· Analyse et conception en microélectronique analogique
· Traitement du signal
· Programmation sous Matlab/Python

Compétences, connaissances et expérience souhaitées :
· Expérience pratique en laboratoire
· Conception de circuits imprimés

Compétences transversales :
· Maîtrise de l'anglais
· Capacité à travailler en équipe, aptitude au dialogue et à la rédaction
· Qualités relationnelles et pédagogiques