AQC0762

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0762

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0762

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Sol [1] Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5 (AQC0762) [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] : 2955x3940 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 DAB381 16.0 yellow-orange burlywood
2 B2A99D 14.8 yellow-orange steel gray
3 1E191D 14.6 gray very dark gray
4 B19BC9 12.3 violet steel gray
5 CBBCAF 9.8 orange silver
6 C0432A 9.6 red-orange burnt sienna
7 DB8121 9.0 orange chocolate
8 E3933B 9.0 orange peru
9 4F3B68 3.1 violet dusty mauve
10 8F4C2A 1.8 orange burnt sienna
11 DEE1F3 0.3 blue-violet lavender [Accent]
12 BA7696 0.3 red dusty mauve [Accent]
13 9E7998 0.3 red-violet dusty mauve [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-orange 30.8
orange 29.5
violet 15.4
gray 14.6
red-orange 9.6
blue-violet 0.3
red 0.3
red-violet 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
DEE1F3 blue-violet lavender 9.2
BA7696 red dusty mauve 31.6
9E7998 red-violet dusty mauve 22.8

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.219
Mean Local Roughness 0.012
Roughness Uniformity 0.013
Edge Density 0.038
Mean Gradient Magnitude 0.116
Gradient Variance 0.028
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.023
Pattern Complexity 0.118
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.589
Spatial Variation 0.175
Texture Consistency 0.483

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.547
Brightness Variance 0.219
Brightness Uniformity 0.599
Brightness Skewness -1.047
Brightness Entropy 6.956
Rms Contrast 0.219
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.842
Mean Local Contrast 0.015
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.667
Shadow Percentage 17.954
Midtone Percentage 42.073
Highlight Percentage 39.973
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.001
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.006
Medium Contrast 0.018
Coarse Contrast 0.032
Multiscale Contrast Ratio 0.182
Edge Contrast 0.116
Contrast Clustering 0.517

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.777
Color Clustering 0.661
Color Transition Smoothness 0.707
Transition Uniformity 0.809
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.03
Mean Saturation 0.4
Saturation Variance 0.08
Low Saturation Ratio 0.495
Medium Saturation Ratio 0.23
High Saturation Ratio 0.275
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.68
Complementary Balance 0.001
Analogous Dominance 0.765
Temperature Bias 0.766

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). Sol Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0762.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/sol-mineur-recherche-sur-lharmonie-variation-5_8gk.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)

465c1cc0d877b4075f08ac80bab0980dbe8aa217dc2765cf4ef410f9ab8b2161