AQC0939

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0939

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0939

L'œuvre [70065] (AQC0939) [2] par Arnaud Quercy [2] a fait l'objet d'une analyse computationnelle complète [4] le 2026-02-04. 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 [4] 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 [3] : 1978x2770 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 265996 19.4 blue-violet grayish purple
2 211A32 18.0 violet very dark purple
3 1A0D0D 17.7 red-orange black
4 E7290F 9.7 red-orange orangered
5 AC78B6 8.7 red-violet dusty mauve
6 EEB7A3 7.7 orange burlywood
7 DEB8C6 5.6 red thistle
8 443A52 5.3 violet dusty mauve
9 0696DD 4.9 blue-violet dodgerblue
10 F3E8D0 3.0 yellow-orange antiquewhite
11 37B0E8 0.3 blue mediumturquoise [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
red-orange 27.5
blue-violet 24.3
violet 23.3
red-violet 8.7
orange 7.7
red 5.6
yellow-orange 3.0
blue 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
37B0E8 blue mediumturquoise 39.9

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.252
Mean Local Roughness 0.02
Roughness Uniformity 0.023
Edge Density 0.062
Mean Gradient Magnitude 0.161
Gradient Variance 0.072
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.009
Pattern Complexity 0.123
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.611
Spatial Variation 0.151
Texture Consistency 0.681

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.348
Brightness Variance 0.252
Brightness Uniformity 0.275
Brightness Skewness 0.681
Brightness Entropy 7.349
Rms Contrast 0.252
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.915
Mean Local Contrast 0.021
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.745
Shadow Percentage 55.808
Midtone Percentage 27.935
Highlight Percentage 16.257
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.004
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.027
Coarse Contrast 0.044
Multiscale Contrast Ratio 0.229
Edge Contrast 0.161
Contrast Clustering 0.319

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.729
Color Clustering 0.523
Color Transition Smoothness 0.553
Transition Uniformity 0.479
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.013
Mean Saturation 0.582
Saturation Variance 0.068
Low Saturation Ratio 0.159
Medium Saturation Ratio 0.461
High Saturation Ratio 0.38
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.39
Complementary Balance 0.066
Analogous Dominance 0.481
Temperature Bias 0.011

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). La bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 14 — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0939.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2025/12/ab-major-research-on-harmony-variations-14_1i2b.html

[3] Quercy, A. (2025). Digital Image Documentation - aqc0930_img_full_1934x2901_webp. https://multimodal.institute/en/nanopubs/images/2026/02/aqc0930_image-documentation_1i2j.html

[4] 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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