AQC0960

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0960

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0960

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Ré sus4 - Recherche [1] sur l'Harmonie (AQC0960) [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 2026-03-05.

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] : 1846x2769 pixels. Date d'analyse : 2026-03-05.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 D3C7B3 15.5 yellow-orange silver
2 C99D48 15.1 yellow-orange peru
3 DCB25E 14.1 yellow-orange sandybrown
4 AF7B5A 13.0 orange indianred
5 E0D9CA 12.0 yellow-orange lightgray
6 C7B599 10.8 yellow-orange tan
7 C2926E 7.7 orange rosybrown
8 1F2022 6.4 gray very dark gray
9 333435 3.9 gray grayish purple
10 D36940 1.5 orange chocolate

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-orange 67.5
orange 22.2
gray 10.3

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.193
Mean Local Roughness 0.022
Roughness Uniformity 0.017
Edge Density 0.091
Mean Gradient Magnitude 0.18
Gradient Variance 0.043
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.007
Pattern Complexity 0.116
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.629
Spatial Variation 0.097
Texture Consistency 0.524

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.639
Brightness Variance 0.193
Brightness Uniformity 0.698
Brightness Skewness -1.403
Brightness Entropy 7.121
Rms Contrast 0.193
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.67
Mean Local Contrast 0.025
Contrast Uniformity 0.23
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.71
Shadow Percentage 10.209
Midtone Percentage 35.301
Highlight Percentage 54.49
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.03
Coarse Contrast 0.041
Multiscale Contrast Ratio 0.255
Edge Contrast 0.18
Contrast Clustering 0.476

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.702
Color Clustering 0.662
Color Transition Smoothness 0.547
Transition Uniformity 0.709
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.006
Mean Saturation 0.364
Saturation Variance 0.045
Low Saturation Ratio 0.463
Medium Saturation Ratio 0.514
High Saturation Ratio 0.022
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.923
Complementary Balance 0.033
Analogous Dominance 0.966
Temperature Bias 0.934

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 (2026). Ré sus4 - Recherche sur l'Harmonie — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0960.html

[2] Quercy, A. (2026). D sus4 - Research on Harmony - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2026/03/re-sus4-recherche-sur-lharmonie_1ylg.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)

b7fa35c589ec4f436d1c077038c24b84338abc4ac0d789a605eddc21d1a70304