La segmentation est une tape primordiale en traitement d'images puisqu'elle conditionne la qualit de l'interpr tation, puis la prise de d cision. Beaucoup de m thodes existantes donnent de bons r sultats mais supposent des a priori sur la strat gie de traitement ou la distribution des classes, et des connaissances sur le contenu de l'image. Au regard des progr s technologiques des capteurs et de la capacit des m moires de stockage, les images multicomposantes sont de plus en plus pl biscit es par rapport aux images monocomposantes (scalaires ou en niveaux de gris) cause de leur richesse caract riser une sc ne donn e.Parmi les strat gies de segmentation approche r gion, celles bas es sur la classification par analyse d'histogrammes d'images multicomposantes pr sentent l'avantage de r aliser une segmentation sans connaissance a priori des images. L'objectif fix dans le cadre de cette de travail est la mise en oeuvre d'une m thode de segmentation d'images multicomposantes par analyse d'histogrammes multidimensionnels strat gie vectorielle et non param trique, en r solvant les probl mes li s la manipulation des histogrammes nD et leur aspect diffus.