Cette thèse s'intéresse à trois problèmes fondamentaux de la vision par ordinateur qui sont le suivi vidéo, le calibrage et la reconstruction 3D. Les approches proposées sont strictement basées sur des contraintes photométriques et géométriques présentent dans des images 2D. Le suivi de mouvement se fait généralement dans un flux vidéo et consiste à suivre un objet d'intérêt identifié par l'usager. Nous reprenons une des méthodes les plus robustes à cet effet et l'améliorons de sorte à prendre en charge, en plus de ses translations, les rotations qu'effectue l'objet d'intérêt. Par la suite nous nous attelons au calibrage de caméras; un autre problème fondamental en vision. Il s'agit là, d'estimer des paramètres intrinsèques qui décrivent la projection d'entités 3D dans une image plane. Plus précisément, nous proposons des algorithmes de calibrage plan pour les caméras linéaires (pushbroom) et les vidéo projecteurs lesquels étaient, jusque là, calibrés de fa¸con laborieuse. Le troisième volet de cette thèse sera consacré à la reconstruction 3D par ombres projetée. À moins de connaissance à priori sur le contenu de la scène, cette technique est intrinsèquement ambigüe. Nous proposons une méthode pour réduire cette ambiguïté en exploitant le fait que les spots de lumières sont souvent visibles dans la caméra.