Le traitement des images a considérablement évolué depuis les travaux fondateurs, il y a une quarantaine d’années. La tendance actuellement observable est que les méthodes se mathématisent considérablement avec un objectif de généralisation des concepts pour une interprétation d’images de plus haut niveau. Cependant, les traitements, aussi génériques qu’ils soient, se spécialisent à un niveau ou un autre en fonction du type d’image et des objectifs poursuivis. Cette spécialisation est généralement nécessaire pour obtenir des résultats meilleurs et plus fiables. Elle s’effectue en intégrant des connaissances. En imagerie médicale par exemple, les objets étudiés sont des structures anatomiques et fonctionnelles associées à tout un corpus de connaissances médicales qui peut être avantageusement exploité dans les traitements des images.

Image processing has considerably evolved since the first works, forty years ago. The currently observable tendency is that the methods are more and more mathematically-based with an objective of generalization of the concepts for high-level image interpretation of images. Nevertheless, these methods, despite their generic formulation, are always specialized on image modality and research context in order to obtain better and more reliable results. This specialization is carried out by integrating knowledge. In medical imaging, the studied objects are anatomical and functional structures associated with a corpus of medical knowledge which can be advantageously exploited in the image processing techniques.