L'indexation de documents numérisés manuscrits pose le problème de la segmentation en lignes qui, si elle échoue, handicape les étapes suivantes d'extraction et de reconnaissance de mots. Dans les documents arabe anciens, s'ajoute à ce problème, la présence dans les marges, d'annotations souvent composées de lignes obliques. La détection de ces lignes est nécessaire et constitue un défi important pour l'indexation de ces documents. Ainsi, la segmentation visée dans ce travail de thèse concerne l'extraction de lignes multi-orientées. Pour ce problème, la bibliographie ne présente que des techniques rudimentaires basées essentiellement sur une projection directe de l'image du document suivant une seule direction et donc non applicable à du texte multi-orienté. Devant ce manque, nous avons proposé une approche adaptative permettant de localiser d'abord les zones d'orientation différentes, puis de s'appuyer sur chaque orientation locale pour extraire les lignes. Pendant ma thèse, j'ai développé les points suivants : – Application d'un maillage automatique en utilisant le modèle de contour actif (snake). – Préparation du signal de profil de projection en supprimant tous les pixels qui ne sont pas nécessaires dans le calcul de l'orientation. Ensuite, application de toutes les distributions d'énergie de la classe de Cohen sur le profil de projection pour trouver la meilleure distribution qui donne l'orientation. – Application de quelques règles d'extension pour trouver les zones. – Extraction des lignes en se basant sur un algorithme de suivi des composantes connexes. – Séparation de lignes