AQC0970

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0970

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0970

Analyse par regroupement k-means [3] (10 couleurs) effectuée sur l'œuvre Bb7sus (AQC0970) [2] par Arnaud Quercy [2] le 2026-03-05. 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] : 1502x2253 pixels. Date d'analyse : 2026-03-05.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 98ACEB 37.0 blue-violet lightsteelblue
2 E7E3D2 13.7 yellow gainsboro
3 8A6CA7 9.7 violet dusty mauve
4 CEBDDE 8.3 violet thistle
5 4579CC 7.5 blue-violet steelblue
6 0C0C13 6.6 black black
7 408548 4.9 yellow-green seagreen
8 62626C 4.5 violet dusty mauve
9 B6B98A 4.4 yellow-green tan
10 363845 3.3 blue-violet grayish purple
11 85A4B1 0.3 blue steel gray [Accent]
12 663663 0.3 red-violet dusty mauve [Accent]
13 D9CCA7 0.3 yellow-orange palegoldenrod [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
blue-violet 47.8
violet 22.6
yellow 13.7
yellow-green 9.2
black 6.6
blue 0.3
red-violet 0.3
yellow-orange 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
85A4B1 blue steel gray 12.8
663663 red-violet dusty mauve 34.1
D9CCA7 yellow-orange palegoldenrod 20.0

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.223
Mean Local Roughness 0.021
Roughness Uniformity 0.023
Edge Density 0.063
Mean Gradient Magnitude 0.171
Gradient Variance 0.072
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.015
Pattern Complexity 0.124
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.621
Spatial Variation 0.144
Texture Consistency 0.695

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.6
Brightness Variance 0.223
Brightness Uniformity 0.628
Brightness Skewness -0.885
Brightness Entropy 7.274
Rms Contrast 0.223
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.644
Mean Local Contrast 0.023
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.839
Shadow Percentage 10.62
Midtone Percentage 38.205
Highlight Percentage 51.175
Shadow Clipping 0.002
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.011
Medium Contrast 0.028
Coarse Contrast 0.045
Multiscale Contrast Ratio 0.241
Edge Contrast 0.171
Contrast Clustering 0.305

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.738
Color Clustering 0.762
Color Transition Smoothness 0.564
Transition Uniformity 0.509
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.015
Mean Saturation 0.324
Saturation Variance 0.029
Low Saturation Ratio 0.35
Medium Saturation Ratio 0.641
High Saturation Ratio 0.009
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.749
Complementary Balance 0.037
Analogous Dominance 0.851
Temperature Bias -0.722

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). Sib 7sus4 - Recherche sur l'Harmonie — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0970.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2026/03/sib-7sus4-recherche-sur-lharmonie_1ypc.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)

3184e75fbc6772fa01744ec8d10594d678ecd182d95ce2694d1494ea286810be