AQC0777

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0777

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0777

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre [11171] (AQC0777) [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] : 2299x3449 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 3889D7 20.5 blue-violet royalblue
2 4E3557 13.7 red-violet dusty mauve
3 2B293B 12.3 violet very dark gray
4 49A3BE 11.0 blue steelblue
5 1B1B27 10.4 violet very dark gray
6 5F4570 10.2 violet dusty mauve
7 C2BBA8 8.8 yellow silver
8 5FB0E1 6.0 blue cornflowerblue
9 79628C 4.0 violet dusty mauve
10 2B346C 3.1 violet dusty mauve
11 928245 0.3 yellow-orange olivedrab [Accent]
12 85C8D9 0.3 blue-green skyblue [Accent]
13 C4D1CD 0.3 green lightgray [Accent]
14 CBD4C6 0.3 yellow-green lightgray [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
violet 40.0
blue-violet 20.5
blue 17.0
red-violet 13.7
yellow 8.8
yellow-orange 0.3
blue-green 0.3
green 0.3
yellow-green 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
928245 yellow-orange olivedrab 35.1
85C8D9 blue-green skyblue 22.7
C4D1CD green lightgray 5.1
CBD4C6 yellow-green lightgray 8.5

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.192
Mean Local Roughness 0.013
Roughness Uniformity 0.013
Edge Density 0.056
Mean Gradient Magnitude 0.135
Gradient Variance 0.031
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.022
Pattern Complexity 0.107
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.574
Spatial Variation 0.143
Texture Consistency 0.599

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.385
Brightness Variance 0.192
Brightness Uniformity 0.502
Brightness Skewness 0.229
Brightness Entropy 7.346
Rms Contrast 0.192
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.779
Mean Local Contrast 0.017
Contrast Uniformity 0.002
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.616
Shadow Percentage 46.005
Midtone Percentage 45.278
Highlight Percentage 8.716
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.083
Fine Contrast 0.006
Medium Contrast 0.02
Coarse Contrast 0.04
Multiscale Contrast Ratio 0.15
Edge Contrast 0.135
Contrast Clustering 0.401

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.78
Color Clustering 0.631
Color Transition Smoothness 0.628
Transition Uniformity 0.767
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.029
Mean Saturation 0.463
Saturation Variance 0.045
Low Saturation Ratio 0.232
Medium Saturation Ratio 0.581
High Saturation Ratio 0.187
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.808
Complementary Balance 0.005
Analogous Dominance 0.784
Temperature Bias -0.499

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 bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 10 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0777.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2024/01/re-majeur-recherche-sur-lharmonie-variation-10_8me.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)

357d42758351428bf2490e1f854348c47ae44af933a493e021557c5de930e7b6