Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d’objets dans une image comprenant un ou plusieurs canaux, comprenant les étapes suivantes : a) pour au moins un canal parmi le ou les canaux de l’image, calcul de deux composantes de Riesz par application d’une transformée de Riesz au canal et détermination, à partir des deux composantes de Riesz, d’un tenseur de structure ayant pour opérateur la transformée de Riesz ; b) détermination d’une matrice de caractérisation d’image par sommation du ou des tenseurs de structure déterminés à l’étape a) ; c) détermination d’au moins une caractéristique de l’image à partir d’au moins une valeur propre de la matrice de caractérisation d’image ; d) traitement de la caractéristique par un réseau neuronal de détection d’objets. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le tenseur de structure déterminé à l’étape a) pour un canal de l’image s’exprime selon : dans lequel correspond au tenseur de structure selon une direction pour un pixel du canal de l’image, et correspondent aux termes du tenseur de structure , et correspondent aux composantes de Riesz selon des axes et respectivement issues de la transformée de Riesz appliquée au canal de l’image selon une direction , correspond à l’un des canaux à de l’image, est un entier supérieur ou égal à 1, correspond à la direction de calcul du tenseur de structure et étant comprise entre - π et π et G correspond à l’ordre du kernel de la transformée de Riesz. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la détermination d’au moins une caractéristique de l’image comprend la détermination des valeurs propres de la matrice de caractérisation d’image et la sélection de la plus grande desdites valeurs propres. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel, à l’étape c), une caractéristique de l’image est déterminée en calculant : dans lequel, correspondent aux valeurs propres de la matrice de caractérisation d’image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre la détermination d’au moins une orientation locale de l’image à partir d’une valeur propre du tenseur de structure déterminé à l’étape a) pour un canal de l’image et l’étape d) comprend le traitement de l’orientation locale par le réseau neuronal de détection d’objets. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant avant l’étape b) au moins une réitération de l’étape a) en modifiant une direction de la transformée de Riesz, les tenseurs de structure déterminés à chacune des itérations de l’étape a) pour un même canal de l’image étant additionnés entre eux dans une étape a1). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel, à l’étape a), la transformée de Riesz est une transformée de Riesz à kernel gaussien. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel l’image est une image couleur qui comprend trois canaux dont un canal rouge, un canal bleu et un canal vert. Système de détection d’objets dans une image comprenant un processeur (2) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon les revendications 1 à 8. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 8.