AQC0651

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0651

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0651

Enregistrement d'analyse [3] : Si Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 1 (AQC0651) [2] par Arnaud Quercy [2]. Méthode : k-means. Paramètres : 10 couleurs. Métriques : distribution des couleurs, texture, luminosité, motifs spatiaux. Effectuée : 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] : 2009x3013 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 93CA44 20.1 yellow-green yellowgreen
2 4C4454 15.4 violet dusty mauve
3 3D3741 15.3 red-violet dusty mauve
4 5BAD4E 12.4 yellow-green mediumseagreen
5 2C2827 12.3 gray very dark gray
6 A7D559 8.4 yellow-green ochre
7 625966 6.3 red-violet dusty mauve
8 E7E5D8 4.8 yellow white
9 0E1008 3.0 black black
10 878383 1.9 gray gray
11 5D4710 0.3 yellow-orange russet [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-green 40.9
red-violet 21.6
violet 15.4
gray 14.2
yellow 4.8
black 3.0
yellow-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
5D4710 yellow-orange russet 34.1

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.235
Mean Local Roughness 0.021
Roughness Uniformity 0.028
Edge Density 0.085
Mean Gradient Magnitude 0.181
Gradient Variance 0.086
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.014
Pattern Complexity 0.108
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.62
Spatial Variation 0.167
Texture Consistency 0.523

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.441
Brightness Variance 0.235
Brightness Uniformity 0.468
Brightness Skewness 0.237
Brightness Entropy 7.386
Rms Contrast 0.235
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.77
Mean Local Contrast 0.024
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.655
Shadow Percentage 46.351
Midtone Percentage 26.803
Highlight Percentage 26.846
Shadow Clipping 0.034
Highlight Clipping 0.013
Tonal Balance 0.004
Fine Contrast 0.011
Medium Contrast 0.031
Coarse Contrast 0.053
Multiscale Contrast Ratio 0.208
Edge Contrast 0.181
Contrast Clustering 0.477

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.722
Color Clustering 0.687
Color Transition Smoothness 0.505
Transition Uniformity 0.378
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.014
Mean Saturation 0.387
Saturation Variance 0.053
Low Saturation Ratio 0.48
Medium Saturation Ratio 0.488
High Saturation Ratio 0.032
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.389
Complementary Balance 0.142
Analogous Dominance 0.616
Temperature Bias 0.098

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). Si Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 1 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0651.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/si-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-1_79e.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)

ebc0f010acd4f267990b94bcb2e8ce1753501becc3972430baf53e2a65654f0b