AQC0744

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0744

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0744

L'œuvre Si Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 3 (AQC0744) [2] par Arnaud Quercy [2] a fait l'objet d'une analyse computationnelle complète [3] le 2026-02-04. Méthode : regroupement k-means avec 10 couleurs extraites. Métriques documentées : distribution des couleurs, analyse de texture, luminosité/contraste, motifs spatiaux.

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] : 2911x3881 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 3B454B 23.9 blue darkslategray
2 9F82D0 18.0 violet mediumpurple
3 DEDACF 15.0 yellow gainsboro
4 262C36 13.1 blue-violet very dark gray
5 765C9D 11.6 violet blue gray
6 4A786D 5.7 green dimgray
7 B4E699 5.5 yellow-green palegreen
8 B2B9C4 3.1 blue-violet silver
9 A6AA4F 2.3 yellow ochre
10 72CD88 1.9 yellow-green darkseagreen
11 B9DDE5 0.3 blue-green powderblue [Accent]
12 978638 0.3 yellow-orange olivedrab [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
violet 29.5
blue 23.9
yellow 17.4
blue-violet 16.1
yellow-green 7.4
green 5.7
blue-green 0.3
yellow-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
B9DDE5 blue-green powderblue 12.8
978638 yellow-orange olivedrab 43.1

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.241
Mean Local Roughness 0.016
Roughness Uniformity 0.016
Edge Density 0.068
Mean Gradient Magnitude 0.156
Gradient Variance 0.045
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.014
Pattern Complexity 0.111
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.59
Spatial Variation 0.144
Texture Consistency 0.644

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.486
Brightness Variance 0.241
Brightness Uniformity 0.504
Brightness Skewness 0.268
Brightness Entropy 7.539
Rms Contrast 0.241
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.764
Mean Local Contrast 0.02
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.706
Shadow Percentage 36.214
Midtone Percentage 38.692
Highlight Percentage 25.094
Shadow Clipping 0.004
Highlight Clipping 0.004
Tonal Balance 0.214
Fine Contrast 0.007
Medium Contrast 0.024
Coarse Contrast 0.043
Multiscale Contrast Ratio 0.173
Edge Contrast 0.156
Contrast Clustering 0.356

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.735
Color Clustering 0.807
Color Transition Smoothness 0.581
Transition Uniformity 0.68
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.017
Mean Saturation 0.289
Saturation Variance 0.021
Low Saturation Ratio 0.49
Medium Saturation Ratio 0.505
High Saturation Ratio 0.005
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.607
Complementary Balance 0.019
Analogous Dominance 0.708
Temperature Bias -0.46

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 3 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0744.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/si-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-3_89k.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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