AQC0894

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0894

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0894

Analyse par regroupement k-means [3] (10 couleurs) effectuée sur l'œuvre Mi Mineur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 7 (AQC0894) [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] : 2061x3092 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 EBA757 27.2 orange sandybrown
2 EBB26E 13.9 orange burlywood
3 E59B40 12.8 orange peru
4 EAE1C2 12.7 yellow wheat
5 D69B5A 10.2 orange darksalmon
6 B9D45E 9.7 yellow-green ochre
7 534E45 4.1 yellow-orange dark brown
8 DEE163 4.0 yellow khaki
9 ABBA2B 3.3 yellow yellowgreen
10 372E1D 2.1 yellow-orange darkslategray
11 2D0D04 0.3 red-orange very dark red [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 64.1
yellow 20.0
yellow-green 9.7
yellow-orange 6.2
red-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
2D0D04 red-orange very dark red 19.7

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.136
Mean Local Roughness 0.018
Roughness Uniformity 0.021
Edge Density 0.082
Mean Gradient Magnitude 0.146
Gradient Variance 0.053
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.014
Pattern Complexity 0.111
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.633
Spatial Variation 0.061
Texture Consistency 0.485

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.699
Brightness Variance 0.136
Brightness Uniformity 0.806
Brightness Skewness -1.833
Brightness Entropy 6.384
Rms Contrast 0.136
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.268
Mean Local Contrast 0.02
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.58
Shadow Percentage 5.744
Midtone Percentage 17.073
Highlight Percentage 77.183
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.002
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.025
Coarse Contrast 0.036
Multiscale Contrast Ratio 0.272
Edge Contrast 0.146
Contrast Clustering 0.515

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.766
Color Clustering 0.425
Color Transition Smoothness 0.641
Transition Uniformity 0.649
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.02
Mean Saturation 0.535
Saturation Variance 0.036
Low Saturation Ratio 0.169
Medium Saturation Ratio 0.733
High Saturation Ratio 0.098
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.963
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.999
Temperature Bias 0.818

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). Mi Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 7 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0894.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/11/mi-mineur-recherche-sur-lharmonie-variations-7_i86.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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