AQC0852

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0852

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0852

L'œuvre Do Mineur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variation 11 (AQC0852) [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] : 2364x3162 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 E88B74 25.6 red-orange darksalmon
2 EE9A82 21.8 red-orange lightsalmon
3 E37C63 11.6 red-orange salmon
4 C94A11 10.3 orange chocolate
5 F2AE97 8.8 orange burlywood
6 A05A70 7.7 red indianred
7 B87181 5.3 red rosybrown
8 824A61 3.9 red dusty mauve
9 3D1E18 3.0 red-orange very dark red
10 59383B 2.1 red darkslategray

Familles de Couleurs:

Famille %
red-orange 62.0
orange 19.0
red 19.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.145
Mean Local Roughness 0.012
Roughness Uniformity 0.013
Edge Density 0.036
Mean Gradient Magnitude 0.105
Gradient Variance 0.021
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.021
Pattern Complexity 0.116
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.603
Spatial Variation 0.078
Texture Consistency 0.712

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.582
Brightness Variance 0.145
Brightness Uniformity 0.752
Brightness Skewness -1.152
Brightness Entropy 6.815
Rms Contrast 0.145
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.462
Mean Local Contrast 0.013
Contrast Uniformity 0.001
Dynamic Range 0.98
Effective Dynamic Range 0.443
Shadow Percentage 5.781
Midtone Percentage 60.719
Highlight Percentage 33.5
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.006
Medium Contrast 0.017
Coarse Contrast 0.028
Multiscale Contrast Ratio 0.226
Edge Contrast 0.105
Contrast Clustering 0.288

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.718
Color Clustering 0.44
Color Transition Smoothness 0.731
Transition Uniformity 0.853
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.029
Mean Saturation 0.517
Saturation Variance 0.025
Low Saturation Ratio 0.015
Medium Saturation Ratio 0.872
High Saturation Ratio 0.113
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.972
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.987
Temperature Bias 0.997

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). Do Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 11 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0852.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/01/do-mineur-recherche-sur-lharmonie-variation-11_9fk.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)

ccab031f5596c2fc761a54c81e88626af3a5f4eef6e46d6942b16410e132d956