Cet article propose une introduction raisonnée au traitement numérique des images. Après une brève présentation de l'imagerie médicale, il insiste sur l'intérêt d'une représentation en fréquences spatiales des images. Les éléments principaux de la transformée de Fourier discrète sont explicités avant de développer les modalités de la formation d'une image par un appareil d'imagerie. Les notions de résolution, d'effet de volume partiel et le théorème d'échantillonnage de Shannon sont alors introduits comme conséquence de ces modalités de formation de l'image. On insiste ensuite sur les différents modes de filtrage d'image, linéaires ou pas, qui ont trouvé application en radiologie ou en médecine nucléaire. Le développement récent des techniques d'imagerie multimodale motive ensuite la présentation des concepts qui fondent les techniques de recalage d'images, ainsi que la description de certaines techniques de segmentation parmi les plus utilisées en imagerie médicale. C'est l'occasion de décrire de nombreuses avancées introduites en routine hospitalière, que ce soit dans le domaine du filtrage d'images (déconvolution, filtrage morphologique) ou des techniques d'analyse d'images multimodales. L'article termine par une introduction à l'intelligence artificielle destinée à expliquer les idées qui sous-tendent le développement de réseaux de neurones profonds et leurs intérêts en matière de classification d'image. Sont ainsi décrites les principales étapes d'un dispositif de traitement d'image qui précèdent l'analyse de l'image et le diagnostic posé sur celle-ci, à l'exception des techniques de reconstruction tomographiques qui font l'objet d'un article complémentaire du présent traité.