AQC0938

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0938

Ré bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0938

Analyse par regroupement k-means [3] (10 couleurs) effectuée sur l'œuvre Ré bémol Majeur [1] - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 (AQC0938) [2] par Arnaud Quercy [2] le 2026-02-04. Documentation incluse : familles de couleurs, rugosité de texture, distribution de luminosité, cohérence spatiale.

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] : 1942x2718 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 A47468 20.9 red-orange gray
2 039BE7 17.6 blue-violet dodgerblue
3 06BAE4 16.9 blue deepskyblue
4 0A64B9 13.6 blue-violet darkcyan
5 091223 9.1 violet very dark gray
6 08529C 7.4 blue-violet teal
7 E7E3D8 5.5 yellow-orange gainsboro
8 14304C 4.3 blue-violet very dark indigo
9 2A6BB3 3.4 blue-violet steelblue
10 46B0DC 1.3 blue mediumturquoise
11 649FAD 0.3 blue-green cadetblue [Accent]
12 4E352C 0.3 orange darkslategray [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
blue-violet 46.3
red-orange 20.9
blue 18.2
violet 9.1
yellow-orange 5.5
blue-green 0.3
orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
649FAD blue-green cadetblue 19.8
4E352C orange darkslategray 13.5

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.187
Mean Local Roughness 0.017
Roughness Uniformity 0.019
Edge Density 0.042
Mean Gradient Magnitude 0.129
Gradient Variance 0.051
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.006
Pattern Complexity 0.129
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.612
Spatial Variation 0.088
Texture Consistency 0.66

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.427
Brightness Variance 0.187
Brightness Uniformity 0.563
Brightness Skewness 0.104
Brightness Entropy 6.931
Rms Contrast 0.187
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.768
Mean Local Contrast 0.017
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.757
Shadow Percentage 29.576
Midtone Percentage 64.715
Highlight Percentage 5.709
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.022
Coarse Contrast 0.036
Multiscale Contrast Ratio 0.279
Edge Contrast 0.129
Contrast Clustering 0.34

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.694
Color Clustering 0.461
Color Transition Smoothness 0.641
Transition Uniformity 0.606
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.014
Mean Saturation 0.749
Saturation Variance 0.093
Low Saturation Ratio 0.086
Medium Saturation Ratio 0.236
High Saturation Ratio 0.679
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.553
Complementary Balance 0.152
Analogous Dominance 0.776
Temperature Bias -0.545

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). Ré bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0938.html
https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0938.html

[2] Quercy, A. (2025). Db Major - Research on Harmony - Variations 14 - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/12/db-major-research-on-harmony-variations-14_1i1o.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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