Nous nous intéressons dans cette thèse au problème de l'estimation dense du mouvement dans des séquences d'images, également désigné sous le terme de flot optique. Les approches usuelles exploitent une paramétrisation locale ou une régularisation globale du champ de déplacement. Nous explorons plusieurs façons de combiner ces deux stratégies, pour surmonter leurs limitations respectives. Nous nous plaçons dans un premier temps dans un cadre variationnel global, et considérons un filtrage local du terme de données. Nous proposons un filtrage spatialement adaptatif, optimisé conjointement au mouvement, pour empêcher le sur-lissage induit par le filtrage spatialement constant. Dans une seconde partie, nous proposons un cadre générique d'agrégation pour l'estimation du flot optique. Sous sa forme générale, il consiste en une estimation locale de candidats de mouvements, suivie de leur combinaison à l'étape d'agrégation avec un modèle global. Ce schéma permet une estimation efficace des grands déplacements et des discontinuités de mouvement. Nous développons également une méthode générique de gestion des occultations. Notre méthode est validée par une analyse expérimentale conséquente sur des bases de données de référence en vision par ordinateur. Nous démontrons la supériorité de notre méthode par rapport à l'état de l'art sur les séquences présentant de grands déplacements. La dernière partie de la thèse est consacrée à l'adaptation des approches précédentes à des problématiques d'imagerie biologique. Les changements locaux importants d'intensité observés en imagerie de fluorescence sont estimés et compensé par une adaptation de notre schéma d'agrégation. Nous proposons également une méthode variationnelle avec filtrage local dédiée au cas de mouvements diffusifs de particules.