Cette thèse s'inscrit dans le cadre des modèles de contours actifs. Il s'agit de méthodes dynamiquesappliquées à la segmentation d'image, en image fixe et vidéo. L'image est représentée par desdescripteurs régions et/ou contours. La segmentation est traitée comme un problème deminimisationd'une fonctionnelle. La recherche du minimum se fait via la propagation d'un contour actif dit basérégions. L'efficacité de ces méthodes réside surtout dans leur robustesse et leur rapidité. L'objectifde cette thèse est triple : le développement (i) d'une représentation paramétrique de courbes respectantcertaines contraintes de régularités, (ii) les conditions nécessaires à une évolution stable de cescourbes et (iii) la réduction des coûts calcul afin de proposer une méthode adaptée aux applicationsnécessitant une réponse en temps réel.Nous nous intéressons principalement aux contraintes de rigidité autorisant une plus granderobustesse vis-à-vis du bruit. Concernant l'évolution des contours actifs, nous étudions les problèmesd'application de la force de propagation, de la gestion de la topologie et des conditionsde convergence. Nous avons fait le choix des courbes splines cubiques. Cette famille de courbesoffre d'intéressantes propriétés de régularité, autorise le calcul exact des grandeurs différentiellesqui interviennent dans la fonctionnelle et réduit considérablement le volume de données à traiter.En outre, nous avons étendu le modèle classique des splines d'interpolation à un modèle de splinesd'approximation, dites smoothing splines. Ce dernier met en balance la contrainte de régularité etl'erreur d'interpolation sur les points d'échantillonnage du contour. Cette flexibilité permet ainsi deprivilégier la précision ou la robustesse.L'implémentation de ces modèles de splines a prouvé son efficacité dans diverses applicationsde segmentation.