AQC0812

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0812

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0812

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Si Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5 (AQC0812) [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] : 2353x3138 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 C2CABC 16.0 yellow-green silver
2 D2D9AC 15.1 yellow-green palegoldenrod
3 ABB7AA 13.9 yellow-green steel gray
4 A0A68B 13.4 yellow-green darkseagreen
5 DDE1CE 12.1 yellow-green gainsboro
6 BDC397 11.8 yellow-green tan
7 888D79 8.2 yellow-green gray
8 554278 3.8 violet dusty mauve
9 6B705C 3.6 yellow-green dimgray
10 282826 2.1 gray very dark gray
11 504F27 0.3 yellow dark brown [Accent]
12 E5A994 0.3 orange burlywood [Accent]
13 E7AB9B 0.3 red-orange burlywood [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-green 94.1
violet 3.8
gray 2.1
yellow 0.3
orange 0.3
red-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
504F27 yellow dark brown 24.7
E5A994 orange burlywood 26.9
E7AB9B red-orange burlywood 26.2

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.162
Mean Local Roughness 0.039
Roughness Uniformity 0.026
Edge Density 0.229
Mean Gradient Magnitude 0.303
Gradient Variance 0.082
Gradient Smoothness 0.057
Directional Coherence 0.002
Pattern Complexity 0.122
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.643
Spatial Variation 0.071
Texture Consistency 0.697

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.699
Brightness Variance 0.162
Brightness Uniformity 0.768
Brightness Skewness -1.436
Brightness Entropy 7.109
Rms Contrast 0.162
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.436
Mean Local Contrast 0.04
Contrast Uniformity 0.369
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.545
Shadow Percentage 4.87
Midtone Percentage 25.395
Highlight Percentage 69.735
Shadow Clipping 0.013
Highlight Clipping 0.013
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.023
Medium Contrast 0.05
Coarse Contrast 0.07
Multiscale Contrast Ratio 0.333
Edge Contrast 0.303
Contrast Clustering 0.303

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.705
Color Clustering 0.798
Color Transition Smoothness 0.261
Transition Uniformity 0.488
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.002
Mean Saturation 0.16
Saturation Variance 0.011
Low Saturation Ratio 0.917
Medium Saturation Ratio 0.082
High Saturation Ratio 0.001
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.723
Complementary Balance 0.053
Analogous Dominance 0.854
Temperature Bias 0.022

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 5 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0812.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/01/si-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-5_900.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)

3bede0b953ecb4a5847c46ff61fdc047478f723fb3485c462a32a44afbfc4eb6