Par opposition à la Réalité Augmentée qui consiste à ajouter des éléments virtuels à un environnement réel, la Réalité Diminuée consiste à supprimer des éléments réels d'un environnement. Le but est d'effectuer un rendu visuel d'une scène 3D où les éléments "effacés" ne sont plus présents : la difficulté consiste à créer une image de sorte que la diminution ne soit pas perceptible par l'utilisateur. Il faut donc venir compléter la scène initialement cachée par ces éléments, en effectuant une opération d'inpainting qui prenne en compte la géométrie de la pièce, sa texture (structurée ou non), et la luminosité ambiante de l'environnement. Par exemple, l’œil humain est sensible à la régularité d'une texture. L'un des objectifs d'Innersense, entreprise spécialisée dans l'aménagement virtuel d’intérieurs, est de développer un produit capable d'enlever des éléments présents dans une pièce d'intérieur. Une fois la suppression virtuelle des meubles existants effectuée , il sera alors possible d'ajouter des meubles virtuels dans l'espace laissé vacant. L'objectif de cette thèse CIFRE est donc de mettre en place un scénario de réalité diminuée pouvant être exécuté sur un système mobile (tablette IOS ou Android) qui génère des images photo-réalistes de la scène diminuée. Pour cela, à partir d’un modèle géométrique de la pièce d'intérieur que l'on veut altérer, nous adaptons et améliorons des procédures d'effacement d'éléments d'une image appelées inpainting dans une image 2D. Ensuite, nous appliquons ces techniques dans le contexte 3D intérieur pour tenir compte de la géométrie de la scène. Enfin, nous analysons la luminosité pour augmenter le réalisme des zones complétées.Dans cette thèse, nous rappelons d'abord les différents travaux académiques et les solutions industrielles existantes. Nous évoquons leurs avantages et leurs limites. Nous abordons ensuite les différentes techniques d'inpainting existantes pour introduire notre première contribution qui propose d'adapter une des méthodes de l’état de l’art pour prendre en compte de la structure du motif de la texture. La problématique de la luminosité est ensuite abordée en proposant un processus qui traite séparément la texture et la variation de la luminosité. Nous présentons ensuite une troisième contribution qui propose un critère de confiance basé sur des considérations radiométriques pour sélectionner une information selon sa qualité dans le processus d'inpainting. Nous proposons une dernière contribution basée sur la complétion de texture de modèles 3D non planaires reconstruits à partir de peu d’images et donc présentant une texture incomplète. Enfin, nous montrons les applications développées grâce à ces travaux dans le contexte des scènes d'intérieur considérées par Innersense / In contrast to Augmented Reality, which consists in adding virtual elements to a real environment,Diminished Reality consists in removing real elements from an environment. The goal is to visuallyrender a 3D scene where the "deleted" elements are no longer present: the difficulty is to createan image so that the processing is not perceptible to the user. It is therefore necessary tocomplete the scene initially hidden by these elements, by performing an inpainting operation thattakes into account the geometry of the part, its texture (structured or not), and the ambientbrightness of the environment. For example, the human eye is sensitive to the regularity of atexture. One of the objectives of Innersense, a company specializing in virtual interior design, is todevelop a product that can remove elements from an interior room. Once the virtual removal ofexisting furniture has been completed, it will then be possible to add virtual furniture in the vacantspace. The objective of this CIFRE thesis is therefore to set up a scenario of diminished realitythat can be executed on a mobile system (IOS or Android tablet) that generates photorealisticimages of the diminished scene. To do this, based on a geometric model of the interior part thatwe want to alter, we adapt and improve procedures for erasing elements of an image calledinpainting in a 2D image. Then, we apply these techniques in the 3D indoor context to take intoaccount the geometry of the scene. Finally, we analyze the brightness to increase the realism ofthe completed areas. In this thesis, we first review the various academic works and existingindustrial solutions. We discuss their advantages and limitations. We then discuss the differentexisting inpainting techniques to introduce our first contribution which proposes to adapt one of thestate of the art methods to take into account the structure of the texture pattern. The problem ofbrightness is then discussed by proposing a process that deals separately with texture andvariation of brightness. We then present a third contribution that proposes a confidence criterionbased on radiometric considerations to select information according to its quality in the inpaintingprocess. We propose a last contribution based on the texture completion of non-planar 3D modelsreconstructed from few images and therefore presenting an incomplete texture. Finally, we showthe applications developed through this work in the context of the interior scenes considered byInnersense.