AQC0961

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0961

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0961

L'œuvre Mib7 - Recherche [1] sur l'Harmonie (AQC0961) [2] par Arnaud Quercy [2] a fait l'objet d'une analyse computationnelle complète [3] le 2026-03-05. 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] : 1846x2769 pixels. Date d'analyse : 2026-03-05.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 3C95CB 16.9 blue-violet steelblue
2 CCC8C1 13.5 white silver
3 98756F 11.1 red-orange gray
4 255F99 11.0 blue-violet grayish purple
5 1A1C21 10.4 gray very dark gray
6 B0AEAB 9.6 gray steel gray
7 353639 8.9 gray dusty mauve
8 53B6E2 8.4 blue mediumturquoise
9 EAE8DE 5.2 yellow white
10 5B5957 4.8 gray dimgray
11 7DD3EA 0.3 blue-green skyblue [Accent]
12 EBDAAC 0.3 yellow-orange wheat [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
gray 33.8
blue-violet 27.9
white 13.5
red-orange 11.1
blue 8.4
yellow 5.2
blue-green 0.3
yellow-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
7DD3EA blue-green skyblue 27.6
EBDAAC yellow-orange wheat 25.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.233
Mean Local Roughness 0.043
Roughness Uniformity 0.042
Edge Density 0.189
Mean Gradient Magnitude 0.33
Gradient Variance 0.177
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.002
Pattern Complexity 0.112
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.666
Spatial Variation 0.136
Texture Consistency 0.744

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.498
Brightness Variance 0.233
Brightness Uniformity 0.531
Brightness Skewness -0.093
Brightness Entropy 7.769
Rms Contrast 0.233
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.81
Mean Local Contrast 0.047
Contrast Uniformity 0.044
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.753
Shadow Percentage 26.342
Midtone Percentage 46.15
Highlight Percentage 27.508
Shadow Clipping 0.005
Highlight Clipping 0.005
Tonal Balance 0.43
Fine Contrast 0.023
Medium Contrast 0.057
Coarse Contrast 0.072
Multiscale Contrast Ratio 0.32
Edge Contrast 0.33
Contrast Clustering 0.256

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.702
Color Clustering 0.696
Color Transition Smoothness 0.133
Transition Uniformity 0.0
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.002
Mean Saturation 0.348
Saturation Variance 0.092
Low Saturation Ratio 0.523
Medium Saturation Ratio 0.293
High Saturation Ratio 0.185
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.576
Complementary Balance 0.052
Analogous Dominance 0.783
Temperature Bias -0.561

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). Mib7 - Recherche sur l'Harmonie — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0961.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2026/03/mib7-recherche-sur-lharmonie_1ylu.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)

876c9a57ecf65c413da11e65dc5e20b9ef49eae01190e0a3c458b59d5213433d