AQC0446

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0446

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0446

L'œuvre Méditation [1] (AQC0446) [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] : 1536x2048 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 C7AF9A 16.4 orange tan
2 D7C0AC 15.8 orange silver
3 B59E8A 13.8 orange rosybrown
4 A18B77 10.0 orange gray
5 E3D2C2 9.0 orange lightgray
6 443120 8.0 orange darkslategray
7 8A7562 7.5 orange grey
8 5A4735 7.1 orange dark brown
9 725E4B 6.7 orange dimgray
10 2C1A0B 5.6 orange very dark gray
11 FCF1DE 0.3 yellow-orange cornsilk [Accent]
12 F4F1E5 0.3 yellow white [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 100.0
yellow-orange 0.3
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
FCF1DE yellow-orange cornsilk 10.0
F4F1E5 yellow white 6.1

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.22
Mean Local Roughness 0.04
Roughness Uniformity 0.026
Edge Density 0.239
Mean Gradient Magnitude 0.332
Gradient Variance 0.083
Gradient Smoothness 0.13
Directional Coherence 0.007
Pattern Complexity 0.124
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.642
Spatial Variation 0.113
Texture Consistency 0.738

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.566
Brightness Variance 0.22
Brightness Uniformity 0.612
Brightness Skewness -0.642
Brightness Entropy 7.546
Rms Contrast 0.22
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.737
Mean Local Contrast 0.043
Contrast Uniformity 0.414
Dynamic Range 0.996
Effective Dynamic Range 0.678
Shadow Percentage 20.103
Midtone Percentage 36.251
Highlight Percentage 43.647
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.232
Fine Contrast 0.022
Medium Contrast 0.054
Coarse Contrast 0.076
Multiscale Contrast Ratio 0.288
Edge Contrast 0.332
Contrast Clustering 0.262

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.661
Color Clustering 0.898
Color Transition Smoothness 0.153
Transition Uniformity 0.446
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.008
Mean Saturation 0.299
Saturation Variance 0.028
Low Saturation Ratio 0.649
Medium Saturation Ratio 0.31
High Saturation Ratio 0.041
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.999
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 1.0
Temperature Bias 1.0

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 (2023). Méditation — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0446.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2023/01/meditation_51o.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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