REVENDICATIONS 1. Procédé de réglage des paramètres d'une chaîne de traitement d'image de haut niveau utilisant un processus itératif d'optimisation, caractérisé en ce qu'il consiste, dans une première étape (1), à calculer une fonction de coût (C) à partir d'erreurs issues de la comparaison entre une détection d'objets dans un lot d'images déterminé résultant du traitement de haut niveau, et un résultat d'une fonction de détection prédéterminée (6v) associée au même lot d'images, appelée vérité-terrain, et en ce qu'il consiste dans une deuxième étapes (2), pour minimiser itérativement par approches successives la fonction de coût (C), à initialiser un paramètre d'optimisation (T) à une valeur finie déterminée (Tg) suivant une répartition déterminée du coût minimal (Cmin~init), à appliquer des perburbations aléatoires, pour chaque valeur du paramètre d'optimisation (Ti) dont la variation obéit à une fonction récursive décroissante déterminée, sur les paramètres de traitement (Pi) pendant un nombre déterminé d'itérations (li), et si les perturbations sont acceptées selon un critère déterminé, à remplacer les paramètres courants de traitement par les paramètres après perturbations pour le réglage des paramètres, sinon à conserver les paramètres courants de traitement, et à tester (24) si la valeur minimale (Cmin) de la fonction de coût (CTi) répond à un critère de convergence déterminé, si le test (24) est négatif, à recalculer la valeur du paramètre d'optimisation (Ti) en suivant la fonction récursive décroissante déterminée, et si le test (24) est positif, à arrêter l'étape de minimisation (2), le minimum global de la fonction de coût (CTi) correspondant au réglage paramétrique optimal étant atteint. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il consiste, pour le calcul de la fonction de coût (C), à associer, suivant deux critères d'associations déterminés, un vecteur de mesure représentatif d'un objet détecté par le traitement avec un vecteur de mesure unique représentatif d'un objet de la vérité-terrain, et caractérisé en ce que la fonction de coût (C) est une combinaison linéaire, à coefficients (x1, x2, h3) positifs et de somme égale à un, des taux d'erreurs de détection (Pfa,Pnd) définies à partir des objets détectés (Nd(k)), dans chaque image (k), des objets détectés vérifiant les critères d'association (Ndb (k)) et des objets de la vérité-terrain (NV(k)), et de l'erreur relative moyenne (D bd) sur la mesure des objets vérifiant les critères d'association. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le premier critère d'association consiste à sélectionner les vecteurs mesures et v), représentatifs des objets détectés et des objets de la vérité-terrain, dont l'écart de leurs coordonnées respectives (pLi et vi)est inférieur à une valeur déterminée traduisant une incertitude maximale (ai) sur les mesures, et en ce que le deuxième critère d'association consiste à affecter préférentiellement, parmi les vecteurs sélectionnés par le premier critère, un objet détecté à un objet de la vérité-terrain le plus proche au sens de la distance de Hamming pondérée. 4. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les taux d'erreurs de détection pour chaque image (k) sont la somme d'un taux de fausses-alarmes (Pfa) correspondant au rapport de la différence entre le nombre d'objets détectés (Nd(k)) dans l'image (k) et le nombre d'objets détectés vérifiant les critères d'association (Nbd(k)) et le nombre d'objets (Nd(k)) détectés dans l'image (k), et d'un taux de non-détection (pond) correspondant au rapport de la différence entre le nombre d'objets de la vérité-terrain (NV(k)) et le nombre d'objets détectés vérifiant les critères d'association (Nbd (k)) et du nombre d'objets de la vérité-terrain (NV(k)), et en ce que l'erreur relative moyenne (Dbd) correspond à la distance moyenne entre les objets détectés vérifiant les critères d'association et les objets de la vérité-terrain respectifs. 5. Procédé selon les revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'initialisation du paramètre d'optimisation à une valeur finie déterminée (Tg) consiste à rechercher par un tirage aléatoire un jeu de paramètres (Pi) permettant d'obtenir au moins une bonne détection et choisi pour borner supérieurement la probabilité de ne plus avoir de bonnes détections. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'il consiste à effectuer un nombre déterminé (A) d'itérations (L) et à calculer (7) un coût minimal (Cmin-init)t les paramètres (PL) de traitement relatifs à ce coût (Cmin-init) initialisant les paramètres de réglage, et à comparer ce coût (Cmin-init)t par un test (14), à un coefficient (X2) de pondération correspondant aux erreurs de non-détection et si le coût minimal (Cmin-init) est inférieur à ce coefficient (x2), à calculer la valeur finie du paramètre d'optimisation (To) en fonction d'une première valeur de probabilité (P1) et du coût minimal (Cmin-init) et si le coût minimal (Cmin-init) est supérieur au coefficient (X2), à calculer la valeur finie du paramètre d'optimisation (Tg) en fonction d'une deuxième valeur de probabilité (P2) et des coefficients de pondération relatifs aux fausses alarmes (x1) et aux erreurs sur les mesures (ho). 7. Procédé selon les revendications 1 à 6, caractérisé en ce que les perturbations aléatoires des paramètres de traitement (psi) sont obtenues en calculant, suivant une loi uniforme déterminée par l'expression suivante: où et représentent respectivement la valeur moyenne du coût pour la valeur du paramètre d'optimisation (T) à l'itération précédente (i - 1), et la valeur moyenne du coût pour la valeur du paramètre d'optimisation (T) à l'itération courante (i), un nouveau jeu de paramètres dans un voisinage borné du précédent en modifiant dans un premier temps tous les paramètres simultanément puis en modifiant successivement un paramètre à la fois. 8. Dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon les revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de traitement (25) pour la détection d'objets dans un lot d'images déterminé, paramétrés par un jeu déterminé de paramètres (P), des moyens de calcul (26) de la fonction de coût (C) recevant sur une première entrée les mesures délivrées par les moyens de traitement (25) et sur une deuxième entrée les mesures issues de la vérité-terrain, et des moyens (27) de minimisation du coût (C) recevant des perturbations aléatoires et délivrant en sortie un nouveau jeu de paramètres de réglage des moyens de traitement (25). 9. Application du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, à la détection d'objets ponctuels, caractérisé en ce que les vecteurs de mesure représentent les coordonnées des objets détectés et en ce que l'erreur maximale autorisée (ai) est de l'ordre de grandeur de la résolution d'un capteur déterminé utilisé dans le traitement de détection, et en ce que seuls les taux de fausses alarmes (pfa) et de non-détections (pond) sont pris en compte dans le calcul du coût (C). 10. Application selon la revendication 9, caractérisé en ce que le traitement comporte des moyens de filtrage pour la réduction du bruit, des moyens de seuillage de luminance, des moyens de recherche des composantes connexes, des moyens de calcul de la taille des objets détectés, et des moyens de sélection d'objets dont la taille est comprise entre deux valeurs déterminées.