AQC0890

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0890

Si bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 7

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0890

L'œuvre Si bémol Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 7 (AQC0890) [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] : 1891x2837 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 D0AABC 18.7 red silver
2 B97CB9 18.2 red-violet orchid
3 C98BC9 11.7 red-violet plum
4 F08329 11.3 orange chocolate
5 C99388 10.0 red-orange rosybrown
6 AA70A4 9.7 red-violet dusty mauve
7 EAE1D8 6.9 orange gainsboro
8 5C4F4D 5.7 red-orange dimgray
9 E1AFDD 4.3 red-violet thistle
10 281317 3.4 red very dark gray
11 FEFEF0 0.3 yellow white [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
red-violet 43.9
red 22.1
orange 18.2
red-orange 15.7
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
FEFEF0 yellow white 7.3

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.158
Mean Local Roughness 0.032
Roughness Uniformity 0.033
Edge Density 0.173
Mean Gradient Magnitude 0.256
Gradient Variance 0.116
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.012
Pattern Complexity 0.119
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.648
Spatial Variation 0.059
Texture Consistency 0.676

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.619
Brightness Variance 0.158
Brightness Uniformity 0.745
Brightness Skewness -1.2
Brightness Entropy 6.945
Rms Contrast 0.158
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.371
Mean Local Contrast 0.035
Contrast Uniformity 0.023
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.569
Shadow Percentage 6.405
Midtone Percentage 57.114
Highlight Percentage 36.481
Shadow Clipping 0.002
Highlight Clipping 0.003
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.018
Medium Contrast 0.043
Coarse Contrast 0.062
Multiscale Contrast Ratio 0.287
Edge Contrast 0.256
Contrast Clustering 0.324

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.704
Color Clustering 0.559
Color Transition Smoothness 0.361
Transition Uniformity 0.241
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.012
Mean Saturation 0.342
Saturation Variance 0.046
Low Saturation Ratio 0.453
Medium Saturation Ratio 0.421
High Saturation Ratio 0.126
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.812
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.827
Temperature Bias 0.749

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). Si bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 7 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0890.html
https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0890.html

[2] Quercy, A. (2025). Bb Major - Research on Harmony - Variations 7 - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/11/majeur-bb-recherche-sur-lharmonie-variations-7_i6q.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)

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