AQC0718

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0718

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0718

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Do Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 2 (AQC0718) [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] : 3024x4032 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 252324 14.6 gray very dark gray
2 C84928 14.4 red-orange chocolate
3 E2D6D7 13.1 white gainsboro
4 DFB0BA 12.4 red lightpink
5 BF3519 11.9 red-orange firebrick
6 373A3C 11.4 gray darkslategray
7 D9B48B 8.3 orange tan
8 C59775 6.5 orange rosybrown
9 D87616 4.5 orange darkgoldenrod
10 535961 2.9 blue-violet grayish purple
11 FCE3AB 0.3 yellow-orange navajowhite [Accent]
12 FAF2FA 0.3 red-violet white [Accent]
13 686538 0.3 yellow dark brown [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
red-orange 26.3
gray 26.0
orange 19.3
white 13.1
red 12.4
blue-violet 2.9
yellow-orange 0.3
red-violet 0.3
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
FCE3AB yellow-orange navajowhite 31.0
FAF2FA red-violet white 5.0
686538 yellow dark brown 26.7

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.25
Mean Local Roughness 0.021
Roughness Uniformity 0.022
Edge Density 0.084
Mean Gradient Magnitude 0.157
Gradient Variance 0.051
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.015
Pattern Complexity 0.123
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.644
Spatial Variation 0.167
Texture Consistency 0.635

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.493
Brightness Variance 0.25
Brightness Uniformity 0.492
Brightness Skewness 0.072
Brightness Entropy 7.49
Rms Contrast 0.25
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.813
Mean Local Contrast 0.022
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.729
Shadow Percentage 28.821
Midtone Percentage 35.89
Highlight Percentage 35.289
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.003
Tonal Balance 0.157
Fine Contrast 0.013
Medium Contrast 0.027
Coarse Contrast 0.037
Multiscale Contrast Ratio 0.34
Edge Contrast 0.157
Contrast Clustering 0.365

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.723
Color Clustering 0.711
Color Transition Smoothness 0.593
Transition Uniformity 0.65
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.023
Mean Saturation 0.388
Saturation Variance 0.108
Low Saturation Ratio 0.517
Medium Saturation Ratio 0.174
High Saturation Ratio 0.309
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.808
Complementary Balance 0.082
Analogous Dominance 0.915
Temperature Bias 0.836

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). Do Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 2 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0718.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/do-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-2_7zg.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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