Dans un contexte de navigation visuelle en environnement ouvert et dynamique, la détection d'obstacles constitue un élément indispensable. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la caractérisation des obstacles par le temps avant collision (TTC). Ayant montré que ce TTC peut être calculé directement dans une image à l'aide de l'échelle intrinsèque, nous avons mis au point un détecteur ainsi qu'un algorithme de suivi invariant au changement d'échelle et adapté à un environnement urbain. Ce détecteur permet d'extraire des régions d'intérêt appelées segments de crête correspondant à des formes contrastées et rectilignes dans l'image. Le suivi de ces régions d'intérêt est fondé sur un filtre à particules et permet de mesurer la variation d'échelles afin d'estimer le TTC. Enfin, nous avons étudié deux applications de navigation visuelle d'un véhicule telles que l'arrêt du véhicule avant collision et un système d'évitement réactif d'obstacles bayésien.