Abraham, Isabelle, Abraham, Romain, Desolneux, Agnes, Li-Thiao-Te, Sebastien, Département des Sciences de la Simulation et de l'Information (DSSI), DAM Île-de-France (DAM/DIF), Direction des Applications Militaires (DAM), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction des Applications Militaires (DAM), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Mathématiques - Analyse, Probabilités, Modélisation - Orléans (MAPMO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université d'Orléans (UO), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Mathématiques et de Leurs Applications (CMLA), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université d'Orléans (UO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département des Sciences de la Simulation et de l'Information ( DSSI ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ), Mathématiques - Analyse, Probabilités, Modélisation - Orléans ( MAPMO ), Université d'Orléans ( UO ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de Mathématiques et de Leurs Applications ( CMLA ), and École normale supérieure - Cachan ( ENS Cachan ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
International audience; In this paper, we propose an edge detection technique based on some local smoothing of the image followed by a statistical hypothesis testing on the gradient. An edge point being defined as a zero-crossing of the Laplacian, it is said to be a significant edge point if the gradient at this point is larger than a threshold $s(\eps)$ defined by: if the image $I$ is pure noise, then $\P(\norm{\nabla I}\geq s(\eps) \bigm| \Delta I = 0) \leq\eps$. In other words, a significant edge is an edge which has a very low probability to be there because of noise. We will show that the threshold $s(\eps)$ can be explicitly computed in the case of a stationary Gaussian noise. In images we are interested in, which are obtained by tomographic reconstruction from a radiograph, this method fails since the Gaussian noise is not stationary anymore. But in this case again, we will be able to give the law of the gradient conditionally on the zero-crossing of the Laplacian, and thus compute the threshold $s(\eps)$. We will end this paper with some experiments and compare the results with the ones obtained with some other methods of edge detection.