AQC0922 | NAN-COL000039

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0922

par Arnaud Quercy · Do Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 · 2025
Do Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0922

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Do Mineur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 (AQC0922) [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] : 1736x2604 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 E0CCBA 20.3 orange wheat
2 E85634 14.7 red-orange tomato
3 483E48 14.1 red-violet dusty mauve
4 D8BCA3 12.9 orange tan
5 A47EBE 11.2 violet dusty mauve
6 E9D8CE 10.8 orange gainsboro
7 615171 7.5 violet dusty mauve
8 BC733A 3.9 orange peru
9 E78978 2.6 red-orange darksalmon
10 2E191D 2.2 red very dark gray
11 FFFAE3 0.3 yellow lightyellow [Accent]
12 A89F8E 0.3 yellow-orange rosybrown [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 47.9
violet 18.6
red-orange 17.3
red-violet 14.1
red 2.2
yellow 0.3
yellow-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
FFFAE3 yellow lightyellow 12.2
A89F8E yellow-orange rosybrown 10.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.223
Mean Local Roughness 0.025
Roughness Uniformity 0.029
Edge Density 0.096
Mean Gradient Magnitude 0.196
Gradient Variance 0.096
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.009
Pattern Complexity 0.12
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.64
Spatial Variation 0.079
Texture Consistency 0.703

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.596
Brightness Variance 0.223
Brightness Uniformity 0.625
Brightness Skewness -0.377
Brightness Entropy 7.3
Rms Contrast 0.223
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.684
Mean Local Contrast 0.027
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.627
Shadow Percentage 19.002
Midtone Percentage 36.35
Highlight Percentage 44.648
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.006
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.014
Medium Contrast 0.034
Coarse Contrast 0.049
Multiscale Contrast Ratio 0.28
Edge Contrast 0.196
Contrast Clustering 0.297

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.718
Color Clustering 0.656
Color Transition Smoothness 0.499
Transition Uniformity 0.338
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.014
Mean Saturation 0.332
Saturation Variance 0.058
Low Saturation Ratio 0.556
Medium Saturation Ratio 0.279
High Saturation Ratio 0.164
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.652
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.677
Temperature Bias 0.68

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). Do Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0922.html

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

Où vit cette œuvre

Éléments thématiques

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Profil épistémique

Type de revendicationcomputational analysis
Voixthird person
Statut épistémiqueempirical measurement
Méthodologiecomputational analysis
Certitudehigh

Somme de contrôle (SHA-256)

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