AQC0700

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0700

par Arnaud Quercy · Ré Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 1 · 2024
Ré Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 1

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0700

L'œuvre Ré Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 1 (AQC0700) [1] par Arnaud Quercy [2] a fait l'objet d'une analyse computationnelle complète [3] le 2026-02-04. Méthode : regroupement k-means avec 10 couleurs extraites. Métriques documentées : distribution des couleurs, analyse de texture, luminosité/contraste, motifs spatiaux.

Contexte

L'analyse effectuée selon MMIDS-CMP-2025 [6] comprend quatre catégories de métriques : (1) Distribution des couleurs via k-means (10 couleurs), (2) Analyse de texture utilisant les caractéristiques de Haralick, (3) Mesures de luminosité et contraste, (4) Caractérisation des motifs spatiaux. Image source [5] : 2061x2061 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 B57C22 27.7 orange darkgoldenrod
2 EA916F 13.2 orange darksalmon
3 C68F36 11.1 yellow-orange peru
4 E6872A 10.3 orange goldenrod
5 DCC592 8.9 yellow-orange burlywood
6 9F6432 8.4 orange burnt sienna
7 B0703E 7.1 orange burnt sienna
8 653B30 6.3 red-orange russet
9 CAB382 6.1 yellow-orange tan
10 4C7660 0.9 yellow-green dimgray
11 EFE2AC 0.3 yellow palegoldenrod [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 66.7
yellow-orange 26.1
red-orange 6.3
yellow-green 0.9
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
EFE2AC yellow palegoldenrod 28.3

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.123
Mean Local Roughness 0.007
Roughness Uniformity 0.02
Edge Density 0.011
Mean Gradient Magnitude 0.049
Gradient Variance 0.029
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.329
Pattern Complexity 0.1
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.651
Spatial Variation 0.073
Texture Consistency 0.334

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.562
Brightness Variance 0.123
Brightness Uniformity 0.781
Brightness Skewness -0.345
Brightness Entropy 6.728
Rms Contrast 0.123
Michelson Contrast 0.992
Weber Contrast 0.406
Mean Local Contrast 0.007
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.988
Effective Dynamic Range 0.475
Shadow Percentage 5.365
Midtone Percentage 74.591
Highlight Percentage 20.043
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.004
Medium Contrast 0.009
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.049
Contrast Clustering 0.666

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.838
Color Clustering 0.356
Color Transition Smoothness 0.867
Transition Uniformity 0.806
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.336
Mean Saturation 0.649
Saturation Variance 0.031
Low Saturation Ratio 0.015
Medium Saturation Ratio 0.48
High Saturation Ratio 0.505
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.972
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.991
Temperature Bias 0.982

Méthodologie

Cette analyse emploie des méthodes computationnelles standardisées pour la caractérisation objective des images. L'extraction des couleurs utilise l'algorithme de regroupement k-means. L'analyse de texture applique l'extraction des caractéristiques de Haralick. Les métriques de luminosité incluent la moyenne, la variance et l'analyse de distribution. Les motifs spatiaux sont caractérisés par des mesures de cohérence et de regroupement. Toutes les méthodes sont déterministes et reproductibles. Analyse effectuée par les systèmes d'imagerie computationnelle de l'Institut Multimodal.

Références

  1. [1] Quercy, A. (2024). D minor - Research on Harmony - Variation 1 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0700.html
  2. [2] Quercy, A. (2025). ORCID https://orcid.org/0009-0000-2662-7790
  3. [3] Quercy, A. (2026). MMIDS-CMP-2025: Computational Image Analysis Standard. https://multimodal.institute/fr/publications/2025/11/mmids-cmp-2025-computational-image-analysis-standard-dg1.html
  4. [4] Quercy, A. (2026). Digital Image Documentation - aqc0700_img_full_2061x2061_webp - Nanopub. HTML: https://multimodal.institute/fr/nanopubs/2026/02/AQC0700-digital-image-documentation-aqc0700_img_full_2061x2061_webp.html PDF: https://multimodal.institute/fr/nanopubs/2026/02/AQC0700-digital-image-documentation-aqc0700_img_full_2061x2061_webp.pdf
  5. [5] Quercy, A. (2025). Physical Specifications - Nanopub. HTML: https://multimodal.institute/fr/nanopubs/2025/11/AQC0700-physical-specifications.html PDF: https://multimodal.institute/fr/nanopubs/2025/11/AQC0700-physical-specifications.pdf
  6. [6] Quercy, A. (2026). MMIDS/2025/CPY - Copyright and Educational Reproduction Standard. https://multimodal.institute/fr/publications/2025/11/mmids2025cpy-copyright-and-educational-reproduction-standard-dfx.html

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Profil épistémique

Type de revendicationcomputational analysis
Voixthird person
Statut épistémiqueempirical measurement
Méthodologiecomputational analysis
Certitudehigh

Somme de contrôle (SHA-256)

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