Au cours des dernières années, les drones civils sont devenus un outil intéressant dans la photographie aérienne et dans les travaux de photogrammétrie. Cela a poussé le LOEMI (Laboratoire d’Opto-Electronique, Métrologie et Instrumentation) de l’IGN (Institut National de l’Information Géographique et Forestière) à mettre au point une nouvelle caméra aérienne mieux adaptée pour l’exploitation photogrammétrique et métrologique des images que les caméras grand public. Cette caméra est composée essentiellement d’un capteur CMOS “global-shutter”, d’une centrale inertielle IMU, et d’un système sur puce (FPGA + 2 CPUs) pour la gestion de l’acquisition des images. Ce SoC/FPGA ouvre la porte à l’implémentation temps-réel des algorithmes de traitement d’image. Parmi les travaux futurs de l’IGN, on peut distinguer certaines applications qui nécessitent l’acquisition des images aériennes avec un temps d’exposition long, comme par exemple les prises de vue aériennes en bande spectrale étroite et les prises de vue aériennes de nuit. Ce type de prises de vue manifeste un flou de bougé dans les images dû aux mouvements erratiques du drone. Cette thèse consiste en l’implémentation dans la caméra légère de l’IGN d’un algorithme qui permet de remédier à ce problème de flou de bougé. La première partie de ce travail a été consacrée au développement de la méthode qui consiste à acquérir plusieurs images avec un temps de pose court, puis utiliser un algorithme de traitement d’image afin de générer une image empilée finale avec l’équivalent d’un temps de pose long. Les paramètres des orientations correctes pour le ré-échantillonnage des images sont obtenus par l’estimation de la transformation géométrique entre la première image et la nième image à partir des points d’intérêts détectés par FAST dans la première image et les points homologues obtenus par corrélation dans les autres images accélérées par les capteurs inertiels intégrés à la caméra. Afin d’augmenter la vitesse de traitement de calcul de notre algorithme, certaines phases sont accélérées en les implémentant dans le matériel (SoC/FPGA). Les résultats obtenus sur des jeux de tests acquis avec un drone type Copter 1B UAV et la caméra ultra-légère de l’IGN montrent que l’image finale empilée ne présente pas un flou de bougé. Les temps d’exécution des différentes phases montrent qu’il est utilisable en temps-réel pendant les prises de vue pour la plupart de nos applications. Dans le futur, les paramètres de l’algorithme seront affinés afin d’optimiser les résultats et le temps d’exécution du processus. Il serait intéressant aussi d’exploiter la présence du récepteur GNSS et des accéléromètres pour améliorer la phase de prédiction de positions de points homologues. Par extension, ce travail sera utilisé dans le cadre du projet de réalisation d’un prototype de système d’imagerie superspectral aéroporté. Mots clefs : UAVs, Traitement d’image, Temps-réel, Capteurs inertiels, FPGA, Photogrammétrie.