La recherche d'image par le contenu (en anglais Content-Based Image Retrieval, CBIR) est un domaine de recherche très actif depuis plusieurs années. L'appariement exact n'étant ni possible ni souhaitable avec des images, l'approche la plus utilisée consiste à calculer un score de similarité entre les images via une comparaison de leurs caractéristiques physiques. Pour certaines applications, une fonction aditionelle importante est celle qui permet de définir des "objets d'intérêt" à l'intérieur des images, les calculs de similarité prenant alors en compte la comparaison entre ces objets. Les problèmes liés aux objets d'intérêt ne sont que peu voire pas du tout pris en compte par les systèmes actuels de CBIR. Dans cet article, nous proposons un modèle de stockage de données relatives à des des images qui permet de représenter les propriétés spatiales d'objets d'intérêt. De plus, nous définissons une extension de l'opérateur de sélection basé sur la similarité présenté dans de précédents travaux qui rend possible la sélection basée sur les objets d'intérêt. Nous proposons également des opérateurs spécifiques qui permettent de calculer les relations spatiales entre une image et les objets d'intérêt qu'elle contient. Ces propositions sont concrètement implémentées dans une extension de notre système de recherche d'image par le contenu EMIMS qui définit le système EMIMS-S (Extended Medical Image Management System to support Salient objects). Nous présentons enfin une évaluation expérimentale de l'efficacité du traitement de requêtes basées sur les objets d'intérêt telles que nous les avons définies. mots clé : recherche d'image basée sur les objets d'intérêt, bases de données d'image, modèle de données d'image, algèbre basée sur la similarité, relations spatiales entre objets d'intérêt, EMIMS-S.