Watershed from propagated markers is a generic method to interactive segmentation of objects in image sequences, through the combination of classical watershed from markers technique to motion estimation. This dissertation introduces two variations of the watershed from propagated markers, supported by graph matching methods. Basically, both variations consists in: (i) the markers are propagated by a graph matching method that computes, by minimizing a cost function, the matching between each edge of a graph (that represents markers created around the segmentation mask of the current frame) with one edge of another graph that denotes the hierarchical segmentation of the next frame of the sequence. Each edge resulting from this matching is used as a pair of markers applied to the segmentation of the next frame; and (ii) first, a pre-segmentation mask is computed for the next frame of the sequence, this mask is computed by a graph matching method for image segmentation that computes the matching between two graphs: one which represents the model of the object to be segmented and other which represents the result of the hierarchical image segmentation. Final markers are created around the pre-segmentation mask. Both methods were submitted to the application of a benchmark that quantitatively assesses assisted object segmentation methods in image sequences. Such benchmark was applied to as a comparison tool among the results of the two proposals and other segmentation methods, such as other watershed from propagated markers variations and semi-automatic segmentation methods found in literature as well. Experimental results shows that both proposals in this dissertation are promising ones since they are robust and provides a substantial gain in the segmentation error reduction.Watershed com marcadores propagados um método genérico para segmentação de Objetos em seqüências de imagens, pela combinação do watershed com marcadores clássicos e técnicas de estimativa de movimento. Nesta dissertação são propostas duas variações do framework watershed com marcadores propagados, ambas com suporte de métodos De casamento entre padrões de pontos via correspondência entre grafos. Basicamente, Estas duas variações consistem em: (I) os marcadores são propagados por um método de correspondência entre grafos que computa, por meio da minimização de uma função de custo, o casamento entre cada aresta de um grafo (que representam marcadores criados (Em torno da máscara de segmentação do quadro atual), com uma das arestas de outro grafo que denote a segmentação hierárquica do PR quadro da seqüência. Cada Aresta resultante desse casamento é utilizada como um par de marcadores aplicados na segmentação do PR quadro; e (II primeiramente, computa-se uma máscara de PR-segmentação para o PR quadro da seqüência, essa máscara é computada pela aplicação de um método de segmentação de imagens por casamento entre padrões de pontos via correspondência entre grafos. Esse método computa o casamento entre dois grafos: um representa o modelo do objeto a ser segmentado e outro o resultado da segmentação hierárquica da imagem. Os marcadores finais dessa imagem são gerados em torno da máscara de PR-segmentação. Os dois métodos foram submetidos á aplicação de um benchmark de avaliação quantitativa de métodos de segmentação assistida de objetos em seqüências de imagens. Tal benchmark foi aplicado como instrumento de comparação entre os resultados obtidos as duas propostas e outros métodos de segmentação de objetos em seqüências de imagens, tal como, outras variações do watershed com marcadores propagados e métodos semi-automáticos de segmentação. Os resultados experimentais demonstram que as duas propostas desta dissertação são promissoras pois são robustas e apresentam um ganho substancial na redução do erro de segmentação.80 f