AQC0340

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0340

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0340

L'œuvre Proportions [1] du corps et de l'esprit – recherche sur les tensions #43 (AQC0340) [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] : 2915x3887 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 191812 19.8 yellow-green black
2 2D2D28 14.6 gray very dark gray
3 5F3420 14.6 orange russet
4 5D4C44 9.6 orange dark brown
5 C1B395 8.4 yellow-orange tan
6 7A6A5A 8.3 orange dimgray
7 999378 7.4 yellow gray
8 AA8D26 7.0 yellow-orange darkgoldenrod
9 816121 6.4 yellow-orange russet
10 CB664A 3.8 red-orange indianred
11 6C92A1 0.3 blue lightslategray [Accent]
12 526F72 0.3 blue-green dimgray [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 32.5
yellow-orange 21.8
yellow-green 19.8
gray 14.6
yellow 7.4
red-orange 3.8
blue 0.3
blue-green 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
6C92A1 blue lightslategray 15.0
526F72 blue-green dimgray 11.2

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.196
Mean Local Roughness 0.008
Roughness Uniformity 0.009
Edge Density 0.016
Mean Gradient Magnitude 0.074
Gradient Variance 0.011
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.038
Pattern Complexity 0.122
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.593
Spatial Variation 0.129
Texture Consistency 0.782

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.332
Brightness Variance 0.196
Brightness Uniformity 0.408
Brightness Skewness 0.474
Brightness Entropy 7.43
Rms Contrast 0.196
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.849
Mean Local Contrast 0.009
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.996
Effective Dynamic Range 0.6
Shadow Percentage 55.387
Midtone Percentage 38.222
Highlight Percentage 6.391
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.169
Fine Contrast 0.005
Medium Contrast 0.011
Coarse Contrast 0.018
Multiscale Contrast Ratio 0.252
Edge Contrast 0.074
Contrast Clustering 0.218

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.701
Color Clustering 0.635
Color Transition Smoothness 0.786
Transition Uniformity 0.928
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.043
Mean Saturation 0.459
Saturation Variance 0.052
Low Saturation Ratio 0.301
Medium Saturation Ratio 0.531
High Saturation Ratio 0.169
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.741
Complementary Balance 0.11
Analogous Dominance 0.883
Temperature Bias 0.726

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). Proportions du corps et de l'esprit – recherche sur les tensions #43 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0340.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2022/01/proportions-du-corps-et-de-lesprit-recherche-sur-les-tensions-43_3wg.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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