De nombreuses applications en vision par ordinateur nécessitent la distinction et le suivi des différents objets vidéo constituant une scène dynamique. Dans le contexte de la post-production, la qualité visuelle des résultats est une contrainte si forte qu'un opérateur doit pouvoir intervenir facilement et rapidement pour guider efficacement les traitements. Le but de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes de segmentation au sens du mouvement. Ce document est décomposé en deux parties. Dans la première partie, deux nouvelles méthodes séquentielles et semi-automatiques de segmentation de séquences d'images au sens du mouvement sont proposées. Toutes deux exploitent la représentation d'une scène par un ensemble de couches de mouvement. L'extraction de ces dernières repose sur différents critères (mouvement, couleur, cohérence spatio-temporelle) combinés au sein d'une fonctionnelle d'énergie minimisée par coupe minimale/flot maximal dans un graphe. La seconde partie présente une nouvelle méthode pour le partitionnement automatique d'un ensemble de trajectoires de points d'intérêt. Chaque trajectoire est définie sur un intervalle temporel qui lui est propre et qui correspond aux instants auxquels le point considéré est visible. Comparée à un mouvement estimé entre deux images, l'information de mouvement fournie par une trajectoire offre un horizon temporel étendu qui permet de mieux distinguer des objets dont les mouvements sont différents. Les méthodes sont validées sur différentes séquences aux contenus dynamiques variés.

Ce travail a pour objectif de détecter les obstacles sur la route à partir d'une caméra montée sur un véhicule. Étant donné les contraintes que nous nous sommes fixées, un état de l'art des différentes méthodes existantes sur ce sujet montre que seule une analyse du mouvement dans les sé- quences d'images peut résoudre ce problème. En effet, cette méthode doit permettre de détecter tout type d'obstacles sur tout type de routes avec une seule caméra. Pour ce faire, nous avons développé une nouvelle méthode d'estimation de mouvement paramétrique par analyse d'ondelettes de l'équation de contrainte du flot optique (E.C.M.A.). Cette méthode multi- résolution nous a permis de contourner le problème de l'aliasage temporel inhérent à l'E.C.M.A.. Nous avons ensuite proposé de résoudre le problème de la détection de mouvement dans une scène filmée à par- tir d'une caméra mobile à l'aide d'une modélisation markovienne hiérarchique déduite de façon naturelle de l'estimation multi-résolution du mouvement. Puis, nous avons introduit une méthode de segmenta- tion au sens du mouvement entre deux images sans connaissance a priori et sans hypothèse de présence de mouvement dominant grâce à un raffinement successif de la segmentation d'une échelle grossière de l'image à l'échelle la plus fine. Chaque méthode (estimation, détection et segmentation) a été validée expérimentalement sur des séquences synthétiques et réelles. Enfin, celles-ci ont été adaptées au problème concret visé par cette thèse : la détection d'obstacles dans un milieu routier. L'utilisation d'ondelettes et de champs de Markov hiérarchiques aboutit à des solutions peu coûteuses en temps de calcul.