AQC0727

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0727

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0727

Enregistrement d'analyse [3] : Ré Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5 (AQC0727) [2] par Arnaud Quercy [2]. Méthode : k-means. Paramètres : 10 couleurs. Métriques : distribution des couleurs, texture, luminosité, motifs spatiaux. Effectuée : 2025-12-04.

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 : 2025-12-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 CA923F 17.4 yellow-orange peru
2 DCB885 13.0 yellow-orange burlywood
3 E47F17 11.6 orange chocolate
4 EC942F 10.7 orange goldenrod
5 E5A361 10.3 orange sandybrown
6 232022 10.0 gray very dark gray
7 B9B3AC 7.7 gray steel gray
8 3A3D39 7.4 gray darkslategray
9 73A294 6.6 green cadetblue
10 4A5C54 5.2 green darkslategrey
11 4F1306 0.3 red-orange very dark red [Accent]
12 8BADB9 0.3 blue steel gray [Accent]
13 A49767 0.3 yellow ochre [Accent]
14 6C753E 0.3 yellow-green dark brown [Accent]
15 8CACB5 0.3 blue-green steel gray [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 32.7
yellow-orange 30.3
gray 25.1
green 11.9
red-orange 0.3
blue 0.3
yellow 0.3
yellow-green 0.3
blue-green 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
4F1306 red-orange very dark red 34.8
8BADB9 blue steel gray 13.5
A49767 yellow ochre 27.2
6C753E yellow-green dark brown 31.8
8CACB5 blue-green steel gray 12.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.197
Mean Local Roughness 0.019
Roughness Uniformity 0.021
Edge Density 0.062
Mean Gradient Magnitude 0.142
Gradient Variance 0.049
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.012
Pattern Complexity 0.124
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.646
Spatial Variation 0.153
Texture Consistency 0.55

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.549
Brightness Variance 0.197
Brightness Uniformity 0.641
Brightness Skewness -1.091
Brightness Entropy 6.95
Rms Contrast 0.197
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.758
Mean Local Contrast 0.02
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.624
Shadow Percentage 20.199
Midtone Percentage 49.097
Highlight Percentage 30.704
Shadow Clipping 0.002
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.025
Coarse Contrast 0.035
Multiscale Contrast Ratio 0.29
Edge Contrast 0.142
Contrast Clustering 0.45

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.743
Color Clustering 0.576
Color Transition Smoothness 0.633
Transition Uniformity 0.662
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.019
Mean Saturation 0.493
Saturation Variance 0.082
Low Saturation Ratio 0.298
Medium Saturation Ratio 0.402
High Saturation Ratio 0.3
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.776
Complementary Balance 0.04
Analogous Dominance 0.862
Temperature Bias 0.725

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 5 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0727.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/re-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-5_82y.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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