Nous décrivons une nouvelle approche permettant de générer des vidéos à vitesse régulière et à taux d’images faible (LFR) à partir d’un flux d’entrée à taux d’images élevé (HFR), tout en préservant les instants clés du contenu original. Nous appelons cette méthode time-mapping, une analogie temporelle à la transformation d’image à dynamique élevée (HDR) vers dynamique faible (LDR) en tonalité spatiale. Notre approche apporte les contributions suivantes : (1) une méthode robuste de saliency espace-temps pour évaluer l’importance visuelle, (2) une technique de re-timing permettant une rééchantillonnage temporel fondé sur l’importance des images, et (3) des filtres temporels visant à améliorer la représentation du mouvement saillant. Les résultats obtenus par notre méthode de saliency espace-temps sur un jeu de données de référence montrent qu’elle atteint l’état de l’art. De plus, une étude utilisateurs démontre clairement les avantages de notre approche de conversion HFR vers LFR par rapport à des méthodes plus directes.