AQC0699

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0699

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0699

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Ré Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4 (AQC0699) [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] : 2590x2590 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 CD881C 30.8 orange darkgoldenrod
2 211C17 14.6 orange very dark gray
3 B49364 10.9 yellow-orange ochre
4 DE8A57 9.0 orange peru
5 AC6C2C 8.1 orange burnt sienna
6 9C5823 7.6 orange burnt sienna
7 4E3D2A 6.7 orange dark brown
8 D4B277 5.3 yellow-orange burlywood
9 6E5244 4.9 orange dark brown
10 4C6D33 2.0 yellow-green dark brown
11 62600B 0.3 yellow dark brown [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 81.7
yellow-orange 16.2
yellow-green 2.0
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
62600B yellow dark brown 43.9

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.182
Mean Local Roughness 0.007
Roughness Uniformity 0.016
Edge Density 0.007
Mean Gradient Magnitude 0.049
Gradient Variance 0.021
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.209
Pattern Complexity 0.109
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.631
Spatial Variation 0.136
Texture Consistency 0.361

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.462
Brightness Variance 0.182
Brightness Uniformity 0.606
Brightness Skewness -0.808
Brightness Entropy 6.726
Rms Contrast 0.182
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.805
Mean Local Contrast 0.007
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.969
Effective Dynamic Range 0.573
Shadow Percentage 22.341
Midtone Percentage 71.885
Highlight Percentage 5.775
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.004
Medium Contrast 0.009
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.049
Contrast Clustering 0.639

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.746
Color Clustering 0.579
Color Transition Smoothness 0.863
Transition Uniformity 0.854
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.221
Mean Saturation 0.61
Saturation Variance 0.054
Low Saturation Ratio 0.092
Medium Saturation Ratio 0.459
High Saturation Ratio 0.449
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.972
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.978
Temperature Bias 0.957

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 - Variation 4 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0699.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/re-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-4_7s2.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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