AQC0904

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0904

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0904

L'œuvre Ré Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 15 (AQC0904) [2] par Arnaud Quercy [2] a fait l'objet d'une analyse computationnelle complète [3] le 2025-12-11. 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] : 1995x1995 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 EDA45A 18.9 orange sandybrown
2 D99B6B 18.0 orange darksalmon
3 D48D59 17.7 orange peru
4 E3B176 17.3 orange burlywood
5 4F493B 8.5 yellow dark brown
6 6B6B54 6.5 yellow dimgray
7 EF862C 5.1 orange goldenrod
8 849F65 4.6 yellow-green gray
9 F0D9C9 2.0 orange bisque
10 341A0C 1.4 orange very dark orange
11 692921 0.3 red-orange russet [Accent]
12 FDF6E8 0.3 yellow-orange white [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 80.4
yellow 15.1
yellow-green 4.6
red-orange 0.3
yellow-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
692921 red-orange russet 34.4
FDF6E8 yellow-orange white 8.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.147
Mean Local Roughness 0.026
Roughness Uniformity 0.029
Edge Density 0.112
Mean Gradient Magnitude 0.197
Gradient Variance 0.078
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.025
Pattern Complexity 0.121
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.663
Spatial Variation 0.06
Texture Consistency 0.637

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.613
Brightness Variance 0.147
Brightness Uniformity 0.76
Brightness Skewness -1.44
Brightness Entropy 6.668
Rms Contrast 0.147
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.524
Mean Local Contrast 0.028
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.478
Shadow Percentage 8.969
Midtone Percentage 45.309
Highlight Percentage 45.722
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.014
Medium Contrast 0.034
Coarse Contrast 0.044
Multiscale Contrast Ratio 0.314
Edge Contrast 0.197
Contrast Clustering 0.363

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.746
Color Clustering 0.407
Color Transition Smoothness 0.502
Transition Uniformity 0.474
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.034
Mean Saturation 0.501
Saturation Variance 0.028
Low Saturation Ratio 0.167
Medium Saturation Ratio 0.77
High Saturation Ratio 0.063
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.969
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.993
Temperature Bias 0.943

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 15 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0904.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/11/re-majeur-recherche-sur-lharmonie-variations-15_ibs.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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