AQC0773

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0773

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0773

L'œuvre Si Mineur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4 (AQC0773) [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] : 2400x3600 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 C1C2B5 22.5 yellow-green silver
2 101518 18.3 black black
3 6EAB6F 13.9 yellow-green darkseagreen
4 7CC587 12.6 yellow-green mediumaquamarine
5 293C37 11.1 green darkslategray
6 1E825B 6.4 yellow-green seagreen
7 869B9D 5.0 blue-green lightslategray
8 43574C 4.0 yellow-green darkslategrey
9 87BC2C 3.7 yellow-green yellowgreen
10 A8DB7A 2.5 yellow-green lightgreen
11 766C38 0.3 yellow dark brown [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-green 65.6
black 18.3
green 11.1
blue-green 5.0
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
766C38 yellow dark brown 30.3

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.257
Mean Local Roughness 0.01
Roughness Uniformity 0.013
Edge Density 0.018
Mean Gradient Magnitude 0.097
Gradient Variance 0.033
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.034
Pattern Complexity 0.113
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.574
Spatial Variation 0.223
Texture Consistency 0.369

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.48
Brightness Variance 0.257
Brightness Uniformity 0.464
Brightness Skewness -0.458
Brightness Entropy 7.321
Rms Contrast 0.257
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.897
Mean Local Contrast 0.012
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.996
Effective Dynamic Range 0.725
Shadow Percentage 32.753
Midtone Percentage 36.873
Highlight Percentage 30.374
Shadow Clipping 0.007
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.017
Fine Contrast 0.005
Medium Contrast 0.015
Coarse Contrast 0.03
Multiscale Contrast Ratio 0.158
Edge Contrast 0.097
Contrast Clustering 0.631

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.83
Color Clustering 0.774
Color Transition Smoothness 0.741
Transition Uniformity 0.767
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.042
Mean Saturation 0.328
Saturation Variance 0.044
Low Saturation Ratio 0.417
Medium Saturation Ratio 0.48
High Saturation Ratio 0.104
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.764
Complementary Balance 0.009
Analogous Dominance 0.701
Temperature Bias -0.827

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 Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0773.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/si-mineur-recherche-sur-lharmonie-variation-4_8ku.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)

c8676ed51e8298ec3f3331fca598785c50eb046445e0fdd1836e68ea90a89617