AQC0477

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0477

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0477

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Le mythe de Kyrnos [1] (AQC0477) [2] par Arnaud Quercy [2] utilisant la méthode de regroupement regroupement k-means avec 10 paramètres d'extraction de couleurs. L'analyse comprend la distribution des couleurs, les métriques de texture, les mesures de luminosité/contraste, et la caractérisation des motifs spatiaux. Analyse effectuée le 2026-02-04.

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] : 526x701 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 D0B592 18.8 yellow-orange tan
2 CDA378 18.2 orange ochre
3 C3835C 11.6 orange peru
4 DBC8AA 11.1 yellow-orange wheat
5 93765E 9.5 orange gray
6 B0947A 9.4 orange rosybrown
7 755C43 7.5 orange dark brown
8 563C24 4.8 orange dark brown
9 B15626 4.6 orange burnt sienna
10 2B1A08 4.6 orange very dark gray
11 F59D92 0.3 red-orange lightsalmon [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 70.2
yellow-orange 29.8
red-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
F59D92 red-orange lightsalmon 37.2

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.178
Mean Local Roughness 0.035
Roughness Uniformity 0.026
Edge Density 0.166
Mean Gradient Magnitude 0.229
Gradient Variance 0.071
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.01
Pattern Complexity 0.121
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.629
Spatial Variation 0.063
Texture Consistency 0.73

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.582
Brightness Variance 0.178
Brightness Uniformity 0.694
Brightness Skewness -0.99
Brightness Entropy 7.302
Rms Contrast 0.178
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.577
Mean Local Contrast 0.032
Contrast Uniformity 0.294
Dynamic Range 0.949
Effective Dynamic Range 0.6
Shadow Percentage 10.376
Midtone Percentage 48.963
Highlight Percentage 40.662
Shadow Clipping 0.002
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.021
Fine Contrast 0.024
Medium Contrast 0.041
Coarse Contrast 0.056
Multiscale Contrast Ratio 0.434
Edge Contrast 0.229
Contrast Clustering 0.27

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.672
Color Clustering 0.601
Color Transition Smoothness 0.406
Transition Uniformity 0.536
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.01
Mean Saturation 0.413
Saturation Variance 0.034
Low Saturation Ratio 0.267
Medium Saturation Ratio 0.639
High Saturation Ratio 0.094
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.979
Complementary Balance 0.002
Analogous Dominance 0.998
Temperature Bias 0.996

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). Le mythe de Kyrnos — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0477.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2023/01/le-mythe-de-kyrnos_5dq.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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