ImageJ Particle Sizer est probablement l’un des outils les plus utilisés pour effectuer une analyse granulométrique sur des images en niveaux de gris. Bien qu’il s’agisse d’une méthode de segmentation performante pour des cercles bien distincts, elle produit une sur-segmentation lorsqu’elle est appliquée à des images dans lesquelles les grains sont condensés et se chevauchent. Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme de segmentation, la Méthode d’Analyse de Courbure (Curvature Analysis Method - CAM), pour faire face à ce problème. Un modèle stochastique de simulation de grains a été développé pour comparer la précision de la Distribution des Tailles des Particules (PSD) issue de la CAM à celle issue d’ImageJ, par rapport à la vérité terrain des images simulées. Ces deux méthodes sont ensuite appliquées à un ensemble d’images réelles de particules de maltodextrine synthétisées, et comparées à la PSD donnée par Diffraction Laser (DL). Les résultats montrent finalement que la CAM fournit des distributions plus justes qu’ImageJ sur les images simulées, et que la DL fournit une PSD loin de la vérité sur les images réelles.