Ce mémoire a pour objet l'analyse d'images de textures directionnelles, c'est à dire composées d'éléments structuraux orientés. Plus précisément, nous montrons que ces textures peuvent être décrites au moyen du champ de leurs orientations locales. Plusieurs points sont abordés.<br />Tout d'abord, nous proposons une approche originale pour la conception d'opérateurs de mesure d'une orientation. Deux types d'opérateurs sont introduits : le gradient et le vallonnement, qui s'appliquent respectivement sur les régions pentées et sur les lignes de crête (et de vallée). Guidés par le respect du caractère local et le souci de robustesse et de précision, nous présentons une procédure d'optimisation de ces deux opérateurs vis à vis du biais et de la sensibilité au bruit. Une règle de combinaison des deux opérateurs permet d'associer leurs avantages respectifs et de garantir une estimation correcte en tout point d'une image. Leurs performances sont étudiées sur des textures synthétiques et naturelles.<br />Nous définissons ensuite une méthode statistique pour la description des textures directionnelles. Elle se fonde sur les propriétés du second ordre du champ des orientations locales. Plus précisément, nous nous appuyons sur les histogrammes des différences spatiales d'orientations et proposons d'utiliser ces statistiques pour la construction de cartes d'interaction. Ces cartes sont appliquées d'une part à la caractérisation de textures naturelles quasi périodiques et d'autre part à la description de textures de matériaux composites.<br />Le dernier point abordé concerne la caractérisation d'images issues de l'observation de matériaux composites en microscopie électronique en transmission. Ces images, dites de franges de réseau, sont composées de primitives texturales (les franges) longiformes et ondulées. L'approche suivie pour leur caractérisation est une approche structurale. Elle consiste en premier lieu à identifier les primitives puis à les décrire en termes de longueur et d'ondulation. La caractérisation de l'ondulation repose sur le spectre d'ondulation, c'est à dire le spectre de l'orientation calculée le long des primitives texturales. Pour finir, nous développons un modèle stochastique de formation de ces textures qui explique les résultats expérimentaux obtenus.