AQC0721

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0721

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0721

Enregistrement d'analyse [3] : Do Mineur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 6 (AQC0721) [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] : 3024x4032 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 6E497D 18.2 red-violet dusty mauve
2 886595 16.2 red-violet dusty mauve
3 D9294B 14.1 red-orange crimson
4 E54467 11.7 red indianred
5 A78BD2 11.2 violet mediumpurple
6 2C2A35 9.8 violet very dark gray
7 886CBA 6.9 violet slateblue
8 44485B 6.7 blue-violet grayish purple
9 E4D4C9 2.9 orange lightgray
10 B6752A 2.4 orange chocolate

Familles de Couleurs:

Famille %
red-violet 34.3
violet 27.9
red-orange 14.1
red 11.7
blue-violet 6.7
orange 5.3

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.141
Mean Local Roughness 0.012
Roughness Uniformity 0.017
Edge Density 0.039
Mean Gradient Magnitude 0.102
Gradient Variance 0.032
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.05
Pattern Complexity 0.12
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.631
Spatial Variation 0.1
Texture Consistency 0.372

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.424
Brightness Variance 0.141
Brightness Uniformity 0.668
Brightness Skewness 0.406
Brightness Entropy 6.975
Rms Contrast 0.141
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.614
Mean Local Contrast 0.014
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.467
Shadow Percentage 21.868
Midtone Percentage 74.51
Highlight Percentage 3.623
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.006
Medium Contrast 0.017
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.102
Contrast Clustering 0.628

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.795
Color Clustering 0.353
Color Transition Smoothness 0.733
Transition Uniformity 0.775
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.063
Mean Saturation 0.46
Saturation Variance 0.046
Low Saturation Ratio 0.206
Medium Saturation Ratio 0.563
High Saturation Ratio 0.231
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.729
Complementary Balance 0.004
Analogous Dominance 0.638
Temperature Bias 0.206

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 Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 6 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0721.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/do-mineur-recherche-sur-lharmonie-variation-6_80m.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)

8fc0ecffcd175fd2e87ea27c43d7cd1daf4807f6337b3c44a2f09ce28c903c48