Nous présentons dans la première partie du document une étude portant sur l'imagerie de temps de vie de fluorescence sur structures dynamiques dans le domaine de fréquence (FD FLIM). Une mesure en FD FLIM est définie par une série d'images présentant une variation d'intensité sinusoïdale. La variation d'un temps de vie se traduit par une variation dans la phase de la sinusoïde décrite par l'intensité. Notre étude comporte deux contributions principales: une modélisation du processus de formation de l'image et du bruit inhérent au système d'acquisition (capteur ICCD) ; une méthode robuste d'estimation du temps vie sur des structures mobiles et des vésicules intracellulaires. Nous présentons ensuite une étude en microscopie de fluorescence portant sur la quantification du transport hétérogène dans un environnement intracellulaire dense. Les transitions entre la diffusion Brownienne dans le cytoplasme et les transports actifs supportés par le cytosquelette sont en effet des scénarios très couramment observés dans des cellules vivantes. Nous montrons que les algorithmes classiques de suivi d'objets nécessaires dans ce contexte, ne sont pas conçus pour détecter les transitions entre ces deux types de mouvement. Nous proposons donc un nouvel algorithme, inspiré de l'algorithme u-track [Jaqaman et al., 2008], qui s'appuie sur plusieurs filtrages de Kalman adaptés à différents types de transport (Brownien, Dirigé ...), indépendamment pour chaque objet suivi. Nous illustrons sur séquences simulées et expérimentales (vimentine, virus) l'aptitude de notre algorithme à détecter des mouvements dirigés rares. / We propose in this manuscript a study of the instrumentation required for the quantification in frequency domain fluorescence lifetime imaging microscopy (FD FLIM). A FD FLIM measurement is defined as a series of images with sinusoidal intensity variations. The fluorescence lifetime is defined as the nanosecond-scale delay between excitation and emission of fluorescence. We propose two main contributions in the area: a modeling of the image process and noise introduced by the acquisition system (ICCD sensor); a robust statistical method for lifetime estimation on moving structures and intracellular vesicles. The second part presents a contribution to the tracking of multiple particles presenting heterogeneous transports in dense conditions. We focus here on the switching between confined diffusion in the cytosol and motor-mediated active transport in random directions. We show that current multiple model filtering and gating strategies fail at estimating unpredictable transitions between Brownian and directed displacements. We propose a new algorithm, based on the u-track algorithm [Jaqaman et al., 2008], based on a set of Kalman filters adapted to several motion types, for each tracked object. The algorithm has been evaluated on simulated and real data (vimentin, virus) data. We show that our method outperforms competing methods in the targeted scenario, but also on more homogeneous types of dynamics challenged by density.