AQC0903

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0903

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0903

Enregistrement d'analyse [3] : Ré Mineur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 10 (AQC0903) [2] par Arnaud Quercy [2]. Méthode : k-means. Paramètres : 10 couleurs. Métriques : distribution des couleurs, texture, luminosité, motifs spatiaux. Effectuée : 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] : 2096x2096 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 EE832E 25.2 orange peru
2 E2A765 17.4 orange sandybrown
3 D09A47 11.7 yellow-orange goldenrod
4 C08D80 10.7 red-orange rosybrown
5 EEB779 10.0 orange burlywood
6 55473B 7.1 orange dark brown
7 AB7B6E 7.0 red-orange gray
8 D5A294 6.5 red-orange tan
9 DDD7CC 3.7 yellow-orange lightgray
10 351A0E 0.7 orange very dark orange
11 F9F8E8 0.3 yellow white [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 60.4
red-orange 24.3
yellow-orange 15.4
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
F9F8E8 yellow white 8.2

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.126
Mean Local Roughness 0.024
Roughness Uniformity 0.022
Edge Density 0.116
Mean Gradient Magnitude 0.187
Gradient Variance 0.051
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.007
Pattern Complexity 0.111
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.669
Spatial Variation 0.071
Texture Consistency 0.5

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.624
Brightness Variance 0.126
Brightness Uniformity 0.797
Brightness Skewness -1.344
Brightness Entropy 6.552
Rms Contrast 0.126
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.304
Mean Local Contrast 0.027
Contrast Uniformity 0.135
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.486
Shadow Percentage 7.432
Midtone Percentage 55.669
Highlight Percentage 36.899
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.001
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.013
Medium Contrast 0.033
Coarse Contrast 0.04
Multiscale Contrast Ratio 0.314
Edge Contrast 0.187
Contrast Clustering 0.5

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.817
Color Clustering 0.519
Color Transition Smoothness 0.542
Transition Uniformity 0.674
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.012
Mean Saturation 0.534
Saturation Variance 0.045
Low Saturation Ratio 0.134
Medium Saturation Ratio 0.593
High Saturation Ratio 0.273
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.989
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). Ré Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 10 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0903.html

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

251ed4eb22962bf18ed3cb31b122ae45435a71add30c3dad0cd617b0aa6b8f3c