In this paper we address the segmentation problem in a Bayesian framework. Of the three stages (modelling, estimation ,
optimisation), we consider modelling and optimisation . We consider modelling by Markov random fields . We demonstrate the
limitations of the Potts model currently employed, and propose a new model (the chien model) which allows us to control the
boundary length and lines in the segmented images . We also preserve fine structures in the data . Then, we compare the MPM
and MAP criteria when used with the algorithms discussed above . Results are presented on synthetic images and SPOT data . The
classification problem is tackled in a second part .Nous nous plaçons dans le cadre de la segmentation bayésienne. Parmi les trois étapes (modélisation, estimation, optimisation), nous considérons la modélisation et l'optimisation. La modélisation est appréhendée sous l'angle des champs de Markov. Nous montrons les limites du modèle de Potts couramment employé et proposons un nouveau modèle (le chien-modèle) permettant de contrôler la longueur des contours et des lignes dans l'image segmentée. Nous préservons ainsi les structures fines présentes dans les données. Nous comparons ensuite les critères MPM et MAP conjointement aux algorithmes qui permettent de les optimiser. Les différents résultats sont obtenus sur des images synthétiques et des images SPOT. Le problème de la classification fait l'objet d'une seconde partie
