Dans ce rapport, nous presentons un algorithme permettant de restaurer des images de contours incomplets. Nous utilisons une modelisation markovienne et des distributions de Gibbs. Pour ce faire, certains criteres a optimiser sont determines afin de completer les parties manquantes. La mise en oeuvre de methodes deterministes("Iterated Conditional Mode") ou stochastiques (echantillonneur de Gibbs) de relaxation permet d'aboutir a une configuration stable dans laquelle les contours sont completes. Notre travail consiste a modifier un algorithme propose par J.L. Marroquin en 1989 et a l'etendre dans le but de traiter des images bruitees et de scenes reelles. Pour illustrer cette methode, nous presentons des resultats sur plusieurs types d'images: des images synthetiques bruitees et des images reelles(images d'interieur, images satellite: SPOT).