La segmentation en objets d'une image consiste à extraire de l'image des régions d'intérêt suivant un critère défini. Nous segmentons l'image par un algorithme de contours actifs dans le cadre d'une approche variationnelle. Partant d'un contour initial quelconque, le contour actif évolue, suivant une équation aux dérivées partielles. L'équation d'évolution du contour actif est déduite de la dérivation du critère. Au vu de la dépendance du critère à la région considérée, la dérivation du critère par rapport à la région n'est pas aisée. Nous utilisons des outils de dérivation empruntés à l'optimisation de domaine: les gradients de forme.<br />La contribution de cette thèse réside dans l'élaboration et l'étude de différents descripteurs de région. Pour chaque critère, nous calculons la dérivée du critère à l'aide des gradients de forme, et en déduisons l'équation d'évolution du contour actif.<br />Le premier descripteur définit un a priori géométrique sans contrainte paramétrique: il minimise la distance du contour actif à un contour de référence. Nous l'avons appliqué à la déformation de courbe, la segmentation et le suivi de cible.<br />Le deuxième descripteur caractérise le mouvement de l'objet par un modèle de mouvement. Le critère associé définit conjointement une région et son mouvement sur plusieurs images consécutives. Nous avons appliqué ce critère à l'estimation et la segmentation conjointe du mouvement et au suivi d'objets en mouvement.