La lecture automatique de plaques d?immatriculation de véhicule est considérée comme une approche de surveillance de masse. Elle permet, grâce à la détection/localisation ainsi que la reconnaissance optique, d?identifier un véhicule dans les images ou les séquences d?images. De nombreuses applications comme le suivi du trafic, la détection de véhicules volés, le télépéage ou la gestion d?entrée/sorite des parkings utilise ce procédé.

Or malgré d?important progrès enregistré depuis l?apparition des premiers prototypes en 1979 accompagné d?un taux de reconnaissance parfois impressionnant, notamment grâce aux avancés en recherche scientifique et en technologie des capteurs, les contraintes imposés pour le bon fonctionnement de tels systèmes en limitent les portées. En effet, l?utilisation optimale des techniques de localisation et de reconnaissance de plaque d?immatriculation dans les scénarii opérationnels nécessite des conditions d?éclairage contrôlées ainsi qu?une limitation dans de la pose, de vitesse ou tout simplement de type de plaque. La lecture automatique de plaques d?immatriculation reste alors un problème de recherche ouvert.

La contribution majeure de cette thèse est triple. D?abord une nouvelle approche robuste de localisation de plaque d?immatriculation dans des images ou des séquences d?images est proposée. Puis, l?amélioration de la qualité des plaques localisées est traitée par une adaptation de technique de super-résolution. Finalement, un modèle unifié de localisation et de super-résolution est proposé permettant de diminuer la complexité temporelle des deux approches combinées.