Les caractéristiques géométriques et morphométriques des cristaux (c’est-à-dire les distributions en taille et en forme) ont un impact considérable sur l’ensemble des propriétés d’usage de ces particules. L’utilisation de capteurs d’images 2-D « in situ » permet de suivre l'évolution temporelle de ces particules au cours du processus de cristallisation. L’analyse de ces images fournit alors les caractéristiques granulométriques de ces cristaux. Cependant, l’acquisition d’images numériques 2-D donne accès uniquement aux projections de ces cristaux et donc à des potentielles superpositions (notamment dans un milieu dense). Par conséquent, il est nécessaire de développer des méthodes spécifiques d’analyse d’image afin de déterminer les distributions géométriques et morphométriques de ces cristaux. Ce papier présente une méthode basée sur des outils de la géométrie stochastique. Les images sont décrites par un modèle de géométrie aléatoire, représentant la population de cristaux, dans lequel il est possible d’estimer les moments statistiques (espérance, variance…) de leurs caractéristiques granulométriques telles que l’aire, le périmètre ou le diamètre. La méthode proposée est appliquée sur des images simulées afin d’évaluer sa performance. En conséquence, cette caractérisation géométrique et morphométrique pourrait permettre d’améliorer les modèles de cristallisation et par suite les procédés d’élaboration des solides.