AQC0632

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0632

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0632

L'œuvre Mi bémol Mineur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4 (AQC0632) [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] : 2183x3275 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 544F62 18.5 violet dusty mauve
2 77BD5E 17.2 yellow-green darkseagreen
3 15130F 11.8 black black
4 403C4E 11.6 violet dusty mauve
5 495690 10.1 violet dusty mauve
6 61A449 8.5 yellow-green olivedrab
7 706987 6.6 violet dusty mauve
8 90D576 6.2 yellow-green lightgreen
9 E0E0D4 5.8 yellow gainsboro
10 9D9CA2 3.6 gray steel gray
11 8F5FA4 0.3 red-violet lightslategray [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
violet 46.8
yellow-green 31.9
black 11.8
yellow 5.8
gray 3.6
red-violet 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
8F5FA4 red-violet lightslategray 43.9

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.219
Mean Local Roughness 0.032
Roughness Uniformity 0.032
Edge Density 0.163
Mean Gradient Magnitude 0.261
Gradient Variance 0.113
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.011
Pattern Complexity 0.125
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.637
Spatial Variation 0.136
Texture Consistency 0.703

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.432
Brightness Variance 0.219
Brightness Uniformity 0.492
Brightness Skewness 0.194
Brightness Entropy 7.519
Rms Contrast 0.219
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.836
Mean Local Contrast 0.035
Contrast Uniformity 0.108
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.773
Shadow Percentage 37.846
Midtone Percentage 48.849
Highlight Percentage 13.305
Shadow Clipping 0.077
Highlight Clipping 0.032
Tonal Balance 0.138
Fine Contrast 0.018
Medium Contrast 0.045
Coarse Contrast 0.07
Multiscale Contrast Ratio 0.254
Edge Contrast 0.261
Contrast Clustering 0.297

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.726
Color Clustering 0.763
Color Transition Smoothness 0.324
Transition Uniformity 0.259
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.014
Mean Saturation 0.353
Saturation Variance 0.032
Low Saturation Ratio 0.423
Medium Saturation Ratio 0.563
High Saturation Ratio 0.014
Saturation Clustering 0.997
Hue Concentration 0.23
Complementary Balance 0.066
Analogous Dominance 0.458
Temperature Bias -0.061

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). Mi bémol Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0632.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/mi-bemol-mineur-recherche-sur-lharmonie-variation-4_720.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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