Le cadre applicatif de cette thèse est l'étude des produits agroalimentaires par IRM bas-champ. Notre objectif est de proposer des méthodes de correction d'images IRM en vue de permettre une caractérisation quantitative la plus précise possible des objets étudiés. Nous proposons de l'atteindre en considérant le problème posé comme un problème inverse. Après avoir identifié les différentes sources de perturbation du signal IRM nous proposons une modélisation du signal et en déduisons les variables à identifier. A l'aide d'un certain nombre d'observations, une fonction de coût, qui exprime les propriétés des variables recherchées, est définie. Un algorithme d'estimation itératif est utilisé afin de calculer les variables minimisant cette fonction. L'algorithme est validé sur des données réelles acquise sur un poisson.