AQC0614

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0614

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0614

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre [8889] (AQC0614) [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 2026-02-04.

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] : 2612x3482 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 ADDB5D 17.9 yellow-green ochre
2 90C941 15.5 yellow-green yellowgreen
3 4BB561 13.4 yellow-green mediumseagreen
4 7F648F 11.4 violet dusty mauve
5 BEBDC3 10.2 gray silver
6 A58A7F 9.5 orange rosybrown
7 77CC83 9.0 yellow-green darkseagreen
8 CCF083 8.3 yellow-green khaki
9 131011 2.6 black black
10 464D41 2.4 yellow-green darkslategray
11 86CBBA 0.3 green mediumaquamarine [Accent]
12 E3ADD0 0.3 red-violet plum [Accent]
13 5F6522 0.3 yellow dark brown [Accent]
14 8C704E 0.3 yellow-orange dimgray [Accent]
15 C8A59C 0.3 red-orange tan [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-green 66.4
violet 11.4
gray 10.2
orange 9.5
black 2.6
green 0.3
red-violet 0.3
yellow 0.3
yellow-orange 0.3
red-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
86CBBA green mediumaquamarine 26.1
E3ADD0 red-violet plum 26.9
5F6522 yellow dark brown 37.9
8C704E yellow-orange dimgray 23.8
C8A59C red-orange tan 14.9

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.163
Mean Local Roughness 0.027
Roughness Uniformity 0.025
Edge Density 0.157
Mean Gradient Magnitude 0.216
Gradient Variance 0.067
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.034
Pattern Complexity 0.121
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.633
Spatial Variation 0.09
Texture Consistency 0.625

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.631
Brightness Variance 0.163
Brightness Uniformity 0.741
Brightness Skewness -1.185
Brightness Entropy 7.188
Rms Contrast 0.163
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.429
Mean Local Contrast 0.029
Contrast Uniformity 0.139
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.518
Shadow Percentage 5.16
Midtone Percentage 46.426
Highlight Percentage 48.413
Shadow Clipping 0.02
Highlight Clipping 0.004
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.015
Medium Contrast 0.036
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.216
Contrast Clustering 0.375

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.715
Color Clustering 0.504
Color Transition Smoothness 0.475
Transition Uniformity 0.57
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.039
Mean Saturation 0.457
Saturation Variance 0.042
Low Saturation Ratio 0.302
Medium Saturation Ratio 0.626
High Saturation Ratio 0.072
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.537
Complementary Balance 0.104
Analogous Dominance 0.696
Temperature Bias -0.121

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 (2024). Si Majeur - Recherche sur l'Harmonie — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0614.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/majeur-b-recherche-sur-lharmonie_6v0.html

[3] Quercy, A. (2025). Computational Image Analysis Standard - MMIDS-CMP-2025 https://multimodal.institute/en/publications/2025/10/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)

beb53e68bc117f33a916f826c49cf37e988b76d492c2327587bed5cc59ce2e47