Dans ce travail, nous avons étudié l’introduction de la logique floue dans les processus de segmentation d’images multi-spectrales de frottis sanguin. Notre approche s’appuie sur l’utilisation de l’analyse en composante principale (ACP) sur le jeu d’images spectrales, suivi de l’utilisation de la logique floue sur la première composante principale des images, comme méthode de segmentation des globules rouges. Elle nous a permis de définir une appartenance graduelle des globules rouges à une classe, facilitant ainsi leur comptage. Le résultat donne lieu à 1.53% d’erreur par rapport au comptage manuel, et nous montre que cette technique permet d’atteindre des résultats proches de ceux des méthodes standards, quant à l’estimation du nombre de globules rouges dans l’image d’un frottis sanguin.