AQC0880

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0880

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0880

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Fa Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 10 (AQC0880) [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 2025-12-11.

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] : 2031x3047 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 D79A3C 20.7 yellow-orange peru
2 E9AAB0 18.7 red lightpink
3 E2AD5C 14.1 yellow-orange sandybrown
4 5F463E 9.8 red-orange dark brown
5 E96377 7.0 red-orange lightcoral
6 EED8D0 6.9 orange gainsboro
7 E32C26 6.8 red-orange crimson
8 BC5E57 6.2 red-orange indianred
9 CD838D 5.0 red rosybrown
10 331914 4.7 red-orange very dark red
11 FDFAEB 0.3 yellow white [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-orange 34.8
red-orange 34.6
red 23.7
orange 6.9
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
FDFAEB yellow white 8.2

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.19
Mean Local Roughness 0.021
Roughness Uniformity 0.021
Edge Density 0.085
Mean Gradient Magnitude 0.183
Gradient Variance 0.058
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.007
Pattern Complexity 0.118
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.616
Spatial Variation 0.112
Texture Consistency 0.816

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.593
Brightness Variance 0.19
Brightness Uniformity 0.68
Brightness Skewness -0.833
Brightness Entropy 7.399
Rms Contrast 0.19
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.615
Mean Local Contrast 0.024
Contrast Uniformity 0.084
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.62
Shadow Percentage 12.056
Midtone Percentage 45.965
Highlight Percentage 41.979
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.013
Fine Contrast 0.011
Medium Contrast 0.03
Coarse Contrast 0.049
Multiscale Contrast Ratio 0.231
Edge Contrast 0.183
Contrast Clustering 0.184

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.729
Color Clustering 0.484
Color Transition Smoothness 0.537
Transition Uniformity 0.597
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.004
Mean Saturation 0.506
Saturation Variance 0.051
Low Saturation Ratio 0.305
Medium Saturation Ratio 0.465
High Saturation Ratio 0.23
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.946
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 1.0
Temperature Bias 1.0

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). Fa Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 10 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0880.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/11/fa-majeur-recherche-sur-lharmonie-variations-10_i34.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)

194b334d86deb5de338714596ba262c7ce5bff2e5ebde7ce318ca0650404810b