Les images prises dans des conditions de faible éclairage à l’aide d’un appareil photo tenu à la main sont souvent floues en raison du temps d’exposition long nécessaire. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés récemment dans le domaine du déflouage d’images, les approches les plus avancées échouent fréquemment sur les images prises en faible luminosité, car ces images ne contiennent pas un nombre suffisant de caractéristiques marquantes sur lesquelles les méthodes de déflouage s’appuient. D’un autre côté, les traînées lumineuses sont un phénomène courant dans les images en faible éclairage et contiennent des informations riches sur le flou, mais elles n’ont pas été largement exploitées dans les approches antérieures. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle méthode qui exploite les traînées lumineuses pour aider à déflouer les images prises en faible luminosité. Nous introduisons un modèle non linéaire de flou qui modélise explicitement les traînées lumineuses et leurs sources lumineuses sous-jacentes, et qui les utilise comme contraintes dans un cadre d’optimisation pour estimer le noyau de flou. Notre méthode détecte également automatiquement les traînées lumineuses pertinentes présentes dans l’image d’entrée. Les résultats expérimentaux montrent que notre approche obtient de bons résultats sur des exemples réels difficiles, pour lesquels aucune autre méthode n’avait pu réussir auparavant.