AQC0682

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0682

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0682

Enregistrement d'analyse [3] : [9841] (AQC0682) [2] par Arnaud Quercy [2]. Méthode : k-means. Paramètres : 10 couleurs. Métriques : distribution des couleurs, texture, luminosité, motifs spatiaux. Effectuée : 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] : 2321x3481 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 C7CBCB 26.0 white lightgray
2 D1D6D6 22.4 white lightgrey
3 BEC0BE 17.3 gray silver
4 B5937A 8.5 orange rosybrown
5 B3B1AD 8.3 gray steel gray
6 A38269 6.2 orange gray
7 C2A591 6.0 orange tan
8 766C61 2.6 yellow-orange dimgray
9 3A3533 1.5 gray darkslategray
10 9B5C34 1.1 orange burnt sienna
11 DCF1FB 0.3 blue white [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
white 48.4
gray 27.1
orange 21.9
yellow-orange 2.6
blue 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
DCF1FB blue white 8.6

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.124
Mean Local Roughness 0.014
Roughness Uniformity 0.016
Edge Density 0.049
Mean Gradient Magnitude 0.115
Gradient Variance 0.028
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.025
Pattern Complexity 0.118
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.618
Spatial Variation 0.083
Texture Consistency 0.588

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.726
Brightness Variance 0.124
Brightness Uniformity 0.829
Brightness Skewness -1.803
Brightness Entropy 6.521
Rms Contrast 0.124
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.329
Mean Local Contrast 0.015
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.98
Effective Dynamic Range 0.365
Shadow Percentage 1.604
Midtone Percentage 21.638
Highlight Percentage 76.758
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.008
Medium Contrast 0.019
Coarse Contrast 0.029
Multiscale Contrast Ratio 0.267
Edge Contrast 0.115
Contrast Clustering 0.412

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.746
Color Clustering 0.633
Color Transition Smoothness 0.713
Transition Uniformity 0.811
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.033
Mean Saturation 0.105
Saturation Variance 0.019
Low Saturation Ratio 0.865
Medium Saturation Ratio 0.132
High Saturation Ratio 0.004
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.994
Complementary Balance 0.001
Analogous Dominance 0.997
Temperature Bias 0.998

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). Ré Octaves - Réflexions 16 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0682.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/d-octaves-reflexions-16_7lg.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)

3bc2281d6de56321e78608ca3f9e24fd6bf264640147e6fa9b67159968bf4bee