Les ``C-arm'' sont des systémes de radiologie interventionnelle fréquemment utilisés en salle d'opération ou au lit du patient. Des images 3D des structures anatomiques internes peuvent être calculées à partir de multiples radiographies acquises sur un ``C-arm mobile'' et isocentrique décrivant une trajectoire généralement circulaire autour du patient. Pour cela, la géométrie conique d'acquisition de chaque radiographie doit être précisément connue. Malheureusement, les C-arm se déforment en général au cours de la trajectoire. De plus leur motorisation engendre des oscillations non reproductibles. Ils doivent donc être calibrés au cours de l'acquisition. Ma thèse concerne la calibration intrinsèque d'un C-arm à partir de la détection de la projection du collimateur de la source dans les radiographies.Nous avons développé une méthode de détection de la projection des bords linéaires du collimateur. Elle surpasse les méthodes classiques comme le filtre de Canny sur données simulées ou réelles. La précision que nous obtenons sur l'angle et la position (phi,s) des droites est de l'ordre de: phi{RMS}=+/- 0.0045 degrees et s{RMS}=+/- 1.67 pixels. Nous avons évalué nos méthodes et les avons comparés à des méthodes classiques de calibration dans le cadre de la reconstruction 3D. / Mobile isocentric x-ray C-arm systems are an imaging tool used during a variety of interventional and image guided procedures. Three-dimensional images can be produced from multiple projection images of a patient or object as the C-arm rotates around the isocenter provided the C-arm geometry is known. Due to gravity affects and mechanical instabilities the C-arm source and detector geometry undergo significant non-ideal and possibly non reproducible deformation which requires a process of geometric calibration. This research investigates the use of the projection of the slightly closed x-ray tube collimator edges in the image field of view to provide the online intrinsic calibration of C-arm systems.A method of thick straight edge detection has been developed which outperforms the commonly used Canny filter edge detection technique in both simulation and real data investigations. This edge detection technique has exhibited excellent precision in detection of the edge angles and positions, (phi,s), in the presence of simulated C-arm deformation and image noise: phi{RMS} = +/- 0.0045 degrees and s{RMS} = +/- 1.67 pixels. Following this, the C-arm intrinsic calibration, by means of accurate edge detection, has been evaluated in the framework of 3D image reconstruction.