Dans cet article, nous proposons un opérateur de détection de contours basé sur l'utilisation de règles linguistiques floues. Notre objectif est de pouvoir paramétrer notre opérateur en fonction de connaissances a priori sur le contexte applicatif afin de pouvoir améliorer la détection. Nous présentons tout d'abord le modèle générique de notre opérateur, puis nous spécifions deux opérateurs pour détecter des contours en marche d'escalier en expliquant le principe d'intégration des connaissances. Enfin, nous fusionnons les résultats de ces opérateurs et les comparons à ceux fournis par des opérateurs classiques en utilisant les critères de Fram et Deutsch.