AQC0625

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0625

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0625

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Ré Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie (AQC0625) [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] : 2315x3472 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 ED9B1F 22.9 orange goldenrod
2 4E8741 19.9 yellow-green dark brown
3 5B9751 19.7 yellow-green seagreen
4 D75C13 13.6 orange chocolate
5 15110B 7.2 black black
6 75AE6B 4.6 yellow-green darkseagreen
7 352B1D 3.9 orange very dark gray
8 A13C0E 3.8 orange russet
9 65675B 3.3 yellow-green dimgray
10 D3DCCD 1.0 yellow-green lightgray
11 E6B154 0.3 yellow-orange sandybrown [Accent]
12 8E882B 0.3 yellow olivedrab [Accent]
13 7E2109 0.3 red-orange maroon [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-green 48.6
orange 44.2
black 7.2
yellow-orange 0.3
yellow 0.3
red-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
E6B154 yellow-orange sandybrown 54.9
8E882B yellow olivedrab 48.8
7E2109 red-orange maroon 53.1

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.165
Mean Local Roughness 0.022
Roughness Uniformity 0.024
Edge Density 0.11
Mean Gradient Magnitude 0.186
Gradient Variance 0.06
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.016
Pattern Complexity 0.116
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.638
Spatial Variation 0.121
Texture Consistency 0.589

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.471
Brightness Variance 0.165
Brightness Uniformity 0.649
Brightness Skewness -0.864
Brightness Entropy 6.834
Rms Contrast 0.165
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.72
Mean Local Contrast 0.025
Contrast Uniformity 0.04
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.588
Shadow Percentage 13.088
Midtone Percentage 79.69
Highlight Percentage 7.221
Shadow Clipping 0.022
Highlight Clipping 0.005
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.012
Medium Contrast 0.031
Coarse Contrast 0.048
Multiscale Contrast Ratio 0.246
Edge Contrast 0.186
Contrast Clustering 0.411

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.78
Color Clustering 0.46
Color Transition Smoothness 0.526
Transition Uniformity 0.611
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.014
Mean Saturation 0.628
Saturation Variance 0.059
Low Saturation Ratio 0.066
Medium Saturation Ratio 0.518
High Saturation Ratio 0.416
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.755
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.598
Temperature Bias 0.504

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 (2024). Ré Majeur - Recherche sur l'Harmonie — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0625.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/re-majeur-recherche-sur-lharmonie_6za.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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