Les techniques de synthèse de textures par l'exemple ne se prêtent guère à la génération de textures définies comme arrangements quelconques de formes individuellement distinguables. Par exemple, les méthodes non-paramétriques s'efforçant à localement prévenir les discontinuités entre pixels voisins ne parviennent pas à préserver de telles formes si leur taille en pixels est trop importante. Également, les techniques supposant le respect de règles de placement prédéfinies par les structures de la texture d'entrée s'avèrent trop restrictives pour être directement applicables aux arrangements stochastiques de formes. Cet article expose une nouvelle méthode d'analyse et de re-synthèse de telles textures. Nous visons ici à l'extraction explicite des formes constitutives de l'échantillon d'entrée et à leur utilisation pour assurer la génération de nouvelles textures préservant au mieux les structures de celui-ci. Ce qui caractérise ces formes est leur répétition non-triviale au sein de l'image d'entrée. Nous exploitons cette observation et consignons l'ensemble des co-occurrences de voisinages visuellement proches que nous agglomérons ensuite en régions continues de l'image. Nous partitionnons ensuite ces régions en classes de motifs et calculons la segmentation de l'exemple selon ces classes pour permettre l'extraction finale des formes répétitives. Via la manipulation directe des motifs ainsi calculés, la re-synthèse est alors enrichie d'informations de haut niveau, impossible à extraire par une analyse pixellique immédiate. Nous établissons alors des statistiques quant au placement relatif des motifs ainsi que leurs légères variations d'apparence afin de produire de nouvelles images. Nous pouvons ainsi étendre les techniques récentes de synthèse d'arrangements d'éléments vectoriels à des entrées rasterisées.