Le traitement d'images numérique offre la possibilité de faire du contrôle non destructif et d'en tirer des conclusions sur l'état des surfaces analysées. Dans le cadre médical, il permet d'améliorer la prise en charge des patients et d'assister les médecins dans le diagnostic et le suivi post-traitement. Les travaux réalisés dans cette thèse s'intéressent à l'une des méthodes d'extraction de l'information par le traitement d'images numérique qui est la Stéré-Photométrie. Elle repose sur l'acquisition de la surface analysée d'un point de vue fixe mais sous différents angles d'éclairages. Elle permet l'extraction simultanée de la géométrie et la colorimétrie des surfaces analysées. Cependant, son application exige la formulation de plusieurs hypothèses qui ne sont pas toujours valables dans des conditions réelles. Ainsi, nous proposons une solution à l'une des hypothèses les plus réductrices en lien avec la nature photométrique des surfaces analysées. D'un autre côté, une nouvelle formulation mathématique de la Stéréo-Photométrie est proposée afin d'éviter l'étape de l'intégration numérique pour l'estimation de la reconstruction 3D. Cette approche originale basée sur la géométrie discrète offre un cadre numérique inclusif avec un caractère spatial. Le volet applicatif de ce travail consiste à proposer un système d'aide au diagnostic pour le psoriasis, à partir de l'étude de la Stéréo-Photométrie réalisée auparavant. Les résultats obtenus à travers ces différentes contributions permettent d'étendre l'utilisation de la Stéréo-Photométrie et de montrer son potentiel dans un cadre d'application rigoureux.