Cette thèse est consacrée à l'étude d'un problème de vision par ordinateur et de deux problèmes de vidéo surveillance. Nous proposons une méthode de détection d'objets en mouvement dans une séquence vidéo basée sur une détermination préalable du mouvement apparent et sur un problème d'optimisation de forme. Pour d'autres modèles de détection et de suivi d'objets en mouvement, nous proposons d'appliquer l'algorithme discret des modes conditionnels itérés réputé très rapide et qui permet de réduire le temps de calcul des algorithmes continus lorsqu'il leur est combiné. En vidéo surveillance, on cherche d'une part à estimer la densité d'une foule et d'autre part à détecter des comportements anormaux dans l'environnement du métro parisien. Nous proposons une estimation de la densité d'une foule basée sur un calcul de courbure sur l'image. La détection de comportements anormaux s'effectue par une recherche des modes dans l'histogramme des directions du mouvement apparent.