AQC0811

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0811

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0811

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Si Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 7 (AQC0811) [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] : 2458x3277 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 D8D2CA 18.9 yellow-orange lightgray
2 C9C3BC 17.3 white silver
3 95B09C 17.2 yellow-green darkseagreen
4 A6BCAA 12.4 yellow-green steel gray
5 8DA18A 12.1 yellow-green lightslategray
6 7D8F77 7.8 yellow-green gray
7 64746C 5.4 green dimgray
8 1C2320 3.0 gray very dark gray
9 EFE9E5 3.0 white white
10 4A5259 2.8 blue darkslategray
11 DCA794 0.3 orange tan [Accent]
12 DAA695 0.3 red-orange tan [Accent]
13 5B5485 0.3 violet dusty mauve [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-green 49.6
white 20.3
yellow-orange 18.9
green 5.4
gray 3.0
blue 2.8
orange 0.3
red-orange 0.3
violet 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
DCA794 orange tan 24.0
DAA695 red-orange tan 23.3
5B5485 violet dusty mauve 30.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.164
Mean Local Roughness 0.023
Roughness Uniformity 0.021
Edge Density 0.116
Mean Gradient Magnitude 0.191
Gradient Variance 0.055
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.006
Pattern Complexity 0.121
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.625
Spatial Variation 0.07
Texture Consistency 0.743

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.668
Brightness Variance 0.164
Brightness Uniformity 0.754
Brightness Skewness -1.266
Brightness Entropy 7.157
Rms Contrast 0.164
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.446
Mean Local Contrast 0.025
Contrast Uniformity 0.139
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.514
Shadow Percentage 4.656
Midtone Percentage 38.709
Highlight Percentage 56.635
Shadow Clipping 0.011
Highlight Clipping 0.095
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.013
Medium Contrast 0.031
Coarse Contrast 0.049
Multiscale Contrast Ratio 0.259
Edge Contrast 0.191
Contrast Clustering 0.257

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.668
Color Clustering 0.921
Color Transition Smoothness 0.526
Transition Uniformity 0.64
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.004
Mean Saturation 0.136
Saturation Variance 0.007
Low Saturation Ratio 0.973
Medium Saturation Ratio 0.025
High Saturation Ratio 0.002
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.633
Complementary Balance 0.041
Analogous Dominance 0.791
Temperature Bias -0.388

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 (2025). Si Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 7 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0811.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/01/si-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-7_8zm.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)

21dee36527025b49ddbc971004a8c7118200be9170e0bbc305debfcecd712bda