Les travaux présentés dans ce manuscrit s inscrivent dans le contexte de la mise en correspondance. En effet nous montrons l intérêt de régions spécifiques, les régions curvilinéaires, dans le cadre des applications de mise en correspondances. Dans cette optique, nous avons développé un détecteur spécifique aux régions curvilinéaires. De plus afin de réaliser la mise en correspondance des régions, un descripteur spécifique aux régions curvilinéaires a été développé. L évaluation du descripteur a été réalisée en deux temps. Dans un premier temps, nous avons étudié et comparé les performances de segmentation du détecteur de régions curvilinéaires, notamment dans le contexte de la segmentation des veines de la rétine. Dans un second temps, les performances du détecteur (associés à son descripteur spécifique) en termes de mise en correspondance ont été évaluées. Cette étude a été menée en utilisant la méthode de K. Mikolajczyk, cette méthodologie permet d obtenir à la fois les performances globales du détecteur mais de le comparer avec des détecteurs dit standards . Les applications présentées au sein de ce manuscrit sont, elles aussi, de deux types. Dans un premier temps, nous présentons deux applications de segmentation qui sont : la détection de cordon de colle sur les culasses de moteur avant assemblage ainsi que la détection de l aorte dans des coupes sagittales effectuées à l aide d imageur IRM. Le second type d application est les applications de mise en correspondances. Dans ce champ d application, nous avons proposés l estimation automatique d homographie.The work presented in this paper falls under the domain of matching. In this context, we try to show the interest of using the curvilinear regions in order to enhance the global performance of various matching applications. A brand new detector for curvilinear regions is introduced (CRD), along with the specific curvilinear regions descriptor (CRD) required. Performance evaluations were done in two parts: First, we evaluated and compared the segmentations performances of our detector, in particular on a retina vessels segmentation application. And second, we estimated the matching performances using K. Mykolajczyk toolkit. This methodology helps obtaining intrinsic performances and comparing them to a so-called standard detectors . We prove our CRD robustness against multiple disruptions e.g. viewpoint change, scaling, luminance factor, JPEG compression effect and blurring effect. Moreover we prove that it can complement the standard detectors with a wide range of considerable information. The presented applications can be summed into two types. At first, we present two segmentation applications: Glue line detection on pre-assembled motor cylinder head, as well as the aorta detection in a sagittal cut using MRI images. The second application type concerns matching operations. For this class of application, we propose an automatic homography estimation.DIJON-BU Sciences Economie (212312102) / SudocSudocFranceF