AQC0339

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0339

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0339

L'œuvre Le jardin du moine (AQC0339) [2] 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 [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] : 2760x3681 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 090604 19.0 black black
2 755B37 12.0 yellow-orange dark brown
3 4D4434 11.8 yellow-orange dark brown
4 D98F5F 10.7 orange darksalmon
5 30271E 10.6 yellow-orange very dark gray
6 D05E31 8.8 orange chocolate
7 B17F3F 8.6 orange peru
8 B43525 8.0 red-orange brown
9 7F2C20 7.9 red-orange russet
10 91948C 2.5 gray gray
11 495F6A 0.3 blue dimgray [Accent]
12 BCAA4E 0.3 yellow ochre [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-orange 34.4
orange 28.1
black 19.0
red-orange 15.9
gray 2.5
blue 0.3
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
495F6A blue dimgray 10.3
BCAA4E yellow ochre 49.3

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.199
Mean Local Roughness 0.019
Roughness Uniformity 0.01
Edge Density 0.059
Mean Gradient Magnitude 0.135
Gradient Variance 0.014
Gradient Smoothness 0.116
Directional Coherence 0.026
Pattern Complexity 0.136
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.632
Spatial Variation 0.095
Texture Consistency 0.783

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.319
Brightness Variance 0.199
Brightness Uniformity 0.375
Brightness Skewness 0.013
Brightness Entropy 7.344
Rms Contrast 0.199
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.967
Mean Local Contrast 0.018
Contrast Uniformity 0.459
Dynamic Range 0.914
Effective Dynamic Range 0.627
Shadow Percentage 52.688
Midtone Percentage 44.59
Highlight Percentage 2.723
Shadow Clipping 0.329
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.026
Fine Contrast 0.013
Medium Contrast 0.022
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.135
Contrast Clustering 0.217

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.701
Color Clustering 0.506
Color Transition Smoothness 0.641
Transition Uniformity 0.888
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.035
Mean Saturation 0.521
Saturation Variance 0.073
Low Saturation Ratio 0.225
Medium Saturation Ratio 0.498
High Saturation Ratio 0.276
Saturation Clustering 0.996
Hue Concentration 0.903
Complementary Balance 0.026
Analogous Dominance 0.963
Temperature Bias 0.917

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 (2022). Le jardin du moine — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0339.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2022/01/le-jardin-du-moine_3w2.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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