AQC0873

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0873

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0873

Analyse par regroupement k-means [3] (10 couleurs) effectuée sur l'œuvre Ré Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 (AQC0873) [2] par Arnaud Quercy [2] le 2025-12-11. Documentation incluse : familles de couleurs, rugosité de texture, distribution de luminosité, cohérence spatiale.

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] : 1981x2972 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 D9B15F 21.2 yellow-orange sandybrown
2 ECC082 16.7 yellow-orange burlywood
3 DD9F38 14.9 yellow-orange goldenrod
4 4B4E41 11.0 yellow-green darkslategray
5 AEB19F 9.3 yellow-green steel gray
6 ED8A18 7.4 orange darkorange
7 617554 6.1 yellow-green dimgray
8 80A957 5.5 yellow-green yellowgreen
9 EDE0CC 4.0 yellow-orange bisque
10 281B0F 3.8 orange very dark gray
11 A9A33C 0.3 yellow yellowgreen [Accent]
12 754030 0.3 red-orange russet [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-orange 56.9
yellow-green 31.9
orange 11.2
yellow 0.3
red-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
A9A33C yellow yellowgreen 54.1
754030 red-orange russet 29.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.186
Mean Local Roughness 0.025
Roughness Uniformity 0.027
Edge Density 0.114
Mean Gradient Magnitude 0.213
Gradient Variance 0.089
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.003
Pattern Complexity 0.114
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.622
Spatial Variation 0.067
Texture Consistency 0.688

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.617
Brightness Variance 0.186
Brightness Uniformity 0.698
Brightness Skewness -1.149
Brightness Entropy 7.183
Rms Contrast 0.186
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.614
Mean Local Contrast 0.028
Contrast Uniformity 0.009
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.584
Shadow Percentage 12.668
Midtone Percentage 35.369
Highlight Percentage 51.963
Shadow Clipping 0.005
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.013
Medium Contrast 0.035
Coarse Contrast 0.058
Multiscale Contrast Ratio 0.23
Edge Contrast 0.213
Contrast Clustering 0.312

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.738
Color Clustering 0.616
Color Transition Smoothness 0.458
Transition Uniformity 0.384
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.002
Mean Saturation 0.478
Saturation Variance 0.064
Low Saturation Ratio 0.271
Medium Saturation Ratio 0.515
High Saturation Ratio 0.214
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.936
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.939
Temperature Bias 0.871

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). Ré Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0873.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/11/re-majeur-recherche-sur-lharmonie-variations-14_i0l.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)

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