Ces travaux mettent en place les bases d'une architecture de vision 3D pour un projet de plate-forme robotique de compensation de mouvements cardiaques, pour la chirurgie coronarienne mini-invasive à cœur battant. Les objectifs recherchés sont le suivi et la reconstruction en temps réel des mouvements du cœur, à partir des images fournies par une ou deux caméras. Une première contribution est la sélection d'un ensemble de descripteurs optimaux pour l'analyse de la texture du cœur, réalisée par des méthodes d'analyse statistique multidimensionnelle. Ce jeu de descripteurs est alors mis en œuvre dans un algorithme original de suivi hybride, qui utilise à la fois des informations issues de l'analyse de texture et de la mise en correspondance de motifs. Cet algorithme est évalué sur des images de synthèse ainsi que sur des images acquises in vivo grâce à une plate-forme d'acquisition haute fréquence développée pour l'occasion. Cette évaluation montre l'avantage de coupler l'information de motif avec l'information de texture au niveau de la robustesse du suivi vis-à-vis des déformations de l'organe. Nous proposons ensuite d'appliquer ces méthodes à la reconstruction 3D des mouvements du cœur par stéréo-vision. Cette méthode utilise l'analyse de texture afin d'améliorer le recalage des données entre les vues. Des résultats sont présentés sur des images expérimentales afin d'illustrer la méthode.