AQC0501

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0501

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0501

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Salut [1] d'amour (AQC0501) [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 2025-12-17.

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 : 2025-12-17.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 BD8861 19.0 orange peru
2 B07F59 18.2 orange indianred
3 C9916A 15.8 orange darksalmon
4 D79E78 9.8 orange tan
5 270A04 9.4 red-orange very dark red
6 A27450 9.3 orange burnt sienna
7 7E0F15 7.4 red-orange maroon
8 401D16 6.6 red-orange very dark red
9 D5C2AF 3.9 orange silver
10 563730 0.7 red-orange dark brown

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 75.9
red-orange 24.1

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.206
Mean Local Roughness 0.028
Roughness Uniformity 0.023
Edge Density 0.108
Mean Gradient Magnitude 0.164
Gradient Variance 0.046
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.105
Pattern Complexity 0.171
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.642
Spatial Variation 0.097
Texture Consistency 0.487

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.481
Brightness Variance 0.206
Brightness Uniformity 0.571
Brightness Skewness -0.935
Brightness Entropy 6.733
Rms Contrast 0.206
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.799
Mean Local Contrast 0.022
Contrast Uniformity 0.126
Dynamic Range 0.984
Effective Dynamic Range 0.627
Shadow Percentage 24.044
Midtone Percentage 66.096
Highlight Percentage 9.86
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.019
Medium Contrast 0.028
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.164
Contrast Clustering 0.513

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.747
Color Clustering 0.687
Color Transition Smoothness 0.589
Transition Uniformity 0.699
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.108
Mean Saturation 0.548
Saturation Variance 0.03
Low Saturation Ratio 0.039
Medium Saturation Ratio 0.777
High Saturation Ratio 0.183
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.988
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). Salut d'amour — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0501.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2023/01/salut-damour_5n2.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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