L'un des buts principaux de la synthèse d'image est de générer une image en adéquation avec les attentes de l’utilisateur. Pour ce faire, l'utilisateur doit passer par plusieurs étapes. La première, dite « Moteur de rendu », a pour but de simuler de façon précise les différentes interactions lumineuses avec les objets d'une scène 3D. A l'issue de cette étape, l'utilisateur aura à sa disposition une image décrite par des grandeurs photométriques. Ensuite, l'utilisateur procède à une seconde étape, dite « Post-production », où l'utilisateur effectue différents traitements sur l’image générée. Afin que l’image finale soit en adéquation avec les attentes de l’utilisateur, ce dernier peut modifier la scène 3D ou les différents paramètres utilisés par chaque étape. Les travaux de recherche menés dans le cadre de la thèse se sont focalisés sur deux axes principaux : l’accélération de la génération d'images de synthèse et le développement d'outils, proposés à l'utilisateur, lui permettant de satisfaire ses attentes. Concernant le premier axe, nous avons travaillé sur les techniques de synthèse d'image permettant de générer des images de synthèse de haute qualité. Ces techniques s’appuient, le plus souvent, sur un processus stochastique qui construit de façon aléatoire des chemins de lumière. Cependant, dans certains cas de figure, il est difficile de construire de façon efficace ces chemins. C'est le cas des milieux participants (fumée, feu, etc.) pour lesquels un grand nombre d'interactions lumière/matière doit être pris en compte, ce qui est très coûteux en temps de calcul. Pour réduire ces temps de calcul, nous proposons une adaptation d'une approche de rendu discrète exploitant la puissance de calcul des cartes graphiques. Cependant, comme ce genre de techniques présentent de nombreuses limitations, nous avons développé une seconde technique basée sur le trace de photon. Par ailleurs, dans des scènes complexes, il est difficile de trouver des chemins contributifs. Pour cette raison, nous avons utilisé une approche, basée sur Metropolis-Hasting, qui permet d'explorer localement l'espace des chemins contributifs. En revanche, avec ce type d'approche, il est difficile de contrôler la répartition de l'erreur sur le plan image. C'est pourquoi, nous proposons une nouvelle approche permettant de mieux répartir l'erreur relative sur le plan image. Dans le second axe de travail, nous nous sommes intéressés à l’étape de « Post-production ». En effet, nous avons développé une nouvelle technique d'estimation de l'illuminant de référence. Connaître cet illuminant est important lors d’opérations manipulant l'espace couleur utilisé. Enfin, nous proposons une technique capable de déterminer automatiquement la configuration des sources de lumière dans le but de générer une image répondant aux attentes de l'utilisateur.