La prévision du comportement thermo-mécanique d'un composite tissé nécessite une connaissance approfondie de son architecture interne. Une description réaliste de sa méso-structure peut être obtenue grâce à une micro-tomographie à rayon-X (µCT) du matériau. La difficulté consiste alors à construire automatiquement un modèle géométrique d'un tissage à partir de µCT. Nous proposons ici une méthode de segmentation variationnelle, visant à optimiser un modèle géométrique construit initialement sur la connaissance approchée de son arrangement textile et en utilisant l'information extraite de la µCT. Une mesure quantitative a été introduite pour comparer un modèle géométrique et une µCT, incluant un terme calculant la ressemblance du modèle avec le masque de la µCT ainsi qu'un terme évaluant l'orientation locale des entités géométriques. Notre méthode permet de construire des modèles réalistes de tissage 3D qui respectent les motifs de tissages tomographiés, et dont les entités sont désinterpénétrées, ce qui les rend compatibles avec les techniques de maillages.