Cette thèse aborde le problème de la compensation des déformations cérébrales survenant au cours des opérations neurochirurgicales. Ces déformations des structures cérébrales dégradent la précision des systèmes de neuronavigation, ce qui limite leur utilisation tout au long de la procédure neurochirurgicale. La compensation de ces déformations est aujourd'hui l'un des enjeux majeurs de la neurochirurgie guidée par l'image. La méthode proposée repose sur le recalage non rigide d'images échographiques intraopératoires de type main libre et d'images préopératoires obtenues par résonance magnétique nucléaire (RMN). Afin de réaliser ce recalage non rigide multimodal, un processus incluant différents traitements est détaillé dans ce manuscrit. Tout d'abord, une nouvelle méthode de reconstruction tridimensionnelle des images échographiques de type main libre est présentée. Puis, un travail portant sur le filtre de débruitage des moyennes non locales est proposé. Ce travail aborde deux aspects: l'amélioration de la qualité du débruitage avec une réduction du temps de calcul d'une part, et l'adaptation de ce filtre aux caractéristiques du chatoiement présent dans les images ultrasonores d'autre part. Finalement, une nouvelle approche du problème de recalage des images ultrasonores et des images obtenues par RMN est décrite. Ces différents traitements sont integrés au sein d'une chaîne entièrement automatique de compensation des déformations cérébrales. Les premiers résultats obtenus sur les images de quatre patients sont présentés à la fin de ce document.