Dans ce document, nous nous intéressons à la modélisation de l'image par le biais de la théorie des hypergraphes. Notre contribution est essentiellement axée sur la détermination des propriétés issues de<br />cette théorie et sur l'analyse de leur adéquation avec des problématiques de l'image et particulièrement la détection de contours et la suppression de bruit.<br /><br />Dans un premier temps, nous étudions la représentation par hypergraphes de voisinage spatiocolorimétrique de l'image. Trois représentations sont présentées incorporant des propriétés globales, locales, des mesures de similarité et des mesures de dissimilarité.<br /><br />Ensuite, on utilise les propriétés des hypergraphes engendrées par la représentation afin de définir des modèles structurels de bruit et de contour. Ceci nous permet ainsi de déduire des algorithmes de suppression de bruit et d'extraction de contours sur des images<br />à niveaux de gris et couleur. Les performances des approches proposées sont comparées aux solutions classiquement utilisées.<br />Enfin, la représentation par hypergraphe de voisinage<br />spatiocolorimétrique s'est avérée efficace pour<br />le traitement des images bas niveaux.