Nous présentons ici un algorithme de segmentation en régions pouvant s'appliquer à des problèmes très variés car il ne tient compte d'aucune information a priori sur le type d'images traitées. Il donne de bons résultats aussi bien sur des images possédant des objets homogènes au sens des niveaux de gris que sur des images possédant des régions texturées. C'est un algorithme de type division-fusion. Lors d'une première étape, l'image est découpée en fenêtres, selon une grille. L'algorithme de division travaille alors indépendamment sur chaque fenêtre, et utilise un critère d'homogénéité basé uniquement sur les niveaux de gris. La texture de chacune des régions ainsi obtenues est alors calculée. A chaque région sera associé un vecteur de caractéristiques comprenant des paramètres de luminance, et des paramètres de texture. Les régions ainsi définies jouent alors le rôle de sites élémentaires pour le processus de fusion. Celui-ci est fondé sur la modélisation des champs exploités (champ d'observations et champ d'étiquettes) par des champs de Markov. Nous montrerons les résultats de segmentation obtenus sur divers types d'images....