AQC0864

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0864

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0864

L'œuvre Sol [1] Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 10 (AQC0864) [2] par Arnaud Quercy [2] a fait l'objet d'une analyse computationnelle complète [3] le 2025-12-09. 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 [3] 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] : 2245x2993 pixels. Date d'analyse : 2025-12-09.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 E26308 21.2 orange chocolate
2 EB923B 20.1 orange peru
3 E88529 13.4 orange goldenrod
4 B76344 12.4 orange indianred
5 F09D4F 10.4 orange sandybrown
6 C77553 8.8 orange coral
7 A64F31 6.0 orange burnt sienna
8 4F311F 3.1 orange dark brown
9 795454 3.1 red-orange dimgray
10 F1C78C 1.4 yellow-orange burlywood
11 766081 0.3 red-violet dusty mauve [Accent]
12 725B7F 0.3 violet dusty mauve [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 95.5
red-orange 3.1
yellow-orange 1.4
red-violet 0.3
violet 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
766081 red-violet dusty mauve 21.9
725B7F violet dusty mauve 23.3

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.111
Mean Local Roughness 0.01
Roughness Uniformity 0.011
Edge Density 0.033
Mean Gradient Magnitude 0.096
Gradient Variance 0.015
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.021
Pattern Complexity 0.112
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.599
Spatial Variation 0.057
Texture Consistency 0.699

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.547
Brightness Variance 0.111
Brightness Uniformity 0.797
Brightness Skewness -0.683
Brightness Entropy 6.646
Rms Contrast 0.111
Michelson Contrast 0.93
Weber Contrast 0.371
Mean Local Contrast 0.012
Contrast Uniformity 0.052
Dynamic Range 0.941
Effective Dynamic Range 0.325
Shadow Percentage 3.99
Midtone Percentage 85.325
Highlight Percentage 10.685
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.005
Medium Contrast 0.015
Coarse Contrast 0.025
Multiscale Contrast Ratio 0.211
Edge Contrast 0.096
Contrast Clustering 0.301

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.755
Color Clustering 0.373
Color Transition Smoothness 0.754
Transition Uniformity 0.898
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.029
Mean Saturation 0.74
Saturation Variance 0.026
Low Saturation Ratio 0.015
Medium Saturation Ratio 0.371
High Saturation Ratio 0.614
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.988
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.996
Temperature Bias 0.998

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] Arnaud Quercy (2025). Sol Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 10 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0864.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/01/sol-mineur-recherche-sur-lharmonie-variation-10_9k8.html

[3] Quercy, A. (2025). Computational Image Analysis Standard - MMIDS-CMP-2025 https://multimodal.institute/en/publications/2025/11/mmids-cmp-2025-computational-image-analysis-standard-dg1.html

Profil épistémique

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

Somme de contrôle (SHA-256)

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