La réalité diminuée (RD) est une technique de montage vidéo qui modifie la réalité en supprimant certains objets. Il peut être utilisé comme étape préliminaire en réalité augmentée pour remplacer des objets réels par des objets virtuels de différentes tailles et formes. Il peut également être utilisé, par exemple, dans le cas de la réaménagement virtuel d'un appartement meublé. L'approche générale de RD consiste en trois étapes principales. Tout d'abord, une technique d'inpainting est appliquée à une région cible dans l'image pour retirer de manière cohérente un objet. Ceci correspond à une image clé du flux vidéo. Deuxièmement, la région modifiée résultante est transmise aux images suivantes du flux vidéo en copiant les intensités de pixels par rapport à la pose de la caméra et à la géométrie de la scène. Cela consiste à estimer l'orientation et la position de la caméra en 3D qui peuvent être obtenues par une technique de localisation et de cartographie simultanées (SLAM). Troisièmement, la région cible est mise à jour par rapport au changement d'illumination dans la scène.Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur la troisième étape du pipeline DR. Bien que de nombreuses applications RD aient été proposées dans la littérature, rares sont celles qui ont traité des changements de lumière dans la scène. La plupart des travaux passés supposent que la surface est Lambertienne et donc parfaitement diffuse. Cependant, ce n'est souvent pas vrai, en particulier dans les environnements intérieurs. En identifiant les reflets spéculaires comme la principale cause du changement d'illumination dans la région cible, nous avons proposé deux approches principales pour résoudre ce problème.Dans un premier temps, nous avons proposé une méthode de propagation temps-réel de la spécularité appliquée à la RD. En utilisant le pipeline RD mentionné précédemment, nous avons intégré une fonction d'interpolation basée sur des splines à plaques minces (TPS) afin d'estimer les rapports de changement des intensités de pixels dans la région cible. Cette fonction est contrainte à un nombre de propriétés spécifiques à la forme de la spécularité pour obtenir une reconstruction plausible des reflets spéculaires dans le flux vidéo. Notre approche a été testée sur plusieurs vidéos en temps réel et a réalisé une reproduction cohérente des spécularités dans le contexte de la RD.Deuxièmement, nous avons abordé le problème d'illumination en RD et RA comme un problème de rendu inverse. Pour ce faire, nous avons analysé les composants de l'image comme décrit dans les modèles de réflexion de la lumière. En infographie, des modèles d'illumination locales tels que Phong sont utilisés pour rendre des images synthétiques en temps réel. Dans ce cas, les paramètres du modèle sont définis par l'utilisateur en tant qu'entrées en plus de la géométrie de la scène, la configuration de la source lumineuse et la pose de la caméra. Cependant, dans une application de réalité mixte (MR), les paramètres du modèle sont inconnus et doivent être définis en concordance avec l'image réelle de la caméra. Donc, dans ce cas, nous voulons résoudre un problème d'inversion de l’illumination locale où l'entrée est l'image réelle. La sortie correspond aux paramètres du modèle ainsi qu'à la configuration de la source lumineuse, à la géométrie de la scène et à la pose de la caméra. Dans cette thèse, nous avons proposé une évaluation exhaustive du conditionnement de ce problème en mettant l'accent sur les reflets spéculaires. La pose de la caméra et la géométrie de la scène sont estimées à l'aide de l'approche SLAM et les autres paramètres inconnus sont estimés en minimisant un coût photométrique. Nous avons montré que nous pouvons inverser un modèle d’illumination locale à partir de l'observation d'une seule spécularité. (...)