AQC0307 | NAN-COL000490

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0307

Souvenirs de la Rue des Rosiers - Paris

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0307

Analyse par regroupement k-means (10 couleurs) effectuée sur l'œuvre Souvenirs de la Rue des Rosiers - Paris (AQC0307) [1] par Arnaud Quercy [2] le 2025-10-03, selon IDS-CMP-2025 [3]. Documentation incluse : familles de couleurs, rugosité de texture, distribution de luminosité, cohérence spatiale.

Contexte

L'analyse effectuée selon IDS-CMP-2025 [3] comprend quatre catégories de métriques : (a) Distribution des couleurs via k-means (10 couleurs), (b) Analyse de texture utilisant les caractéristiques de Haralick, (c) Mesures de luminosité et contraste, (d) Caractérisation des motifs spatiaux. Image source : 2480x3508 pixels. Date d'analyse : 2025-10-03.

A) Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 100F0F 20.7 black black
2 A57036 14.4 orange burnt sienna
3 29231F 12.2 gray very dark gray
4 BF8744 9.9 orange peru
5 A45907 9.4 orange russet
6 D79F5B 9.0 orange sandybrown
7 50351D 6.7 orange dark brown
8 8B5E2E 6.6 orange burnt sienna
9 7A420F 5.8 orange russet
10 CC7B09 5.3 orange darkgoldenrod
11 FBBF63 0.3 yellow-orange sandybrown [Accent]
12 4F0E01 0.3 red-orange very dark red [Accent]
13 9B8D12 0.3 yellow darkgoldenrod [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
orange 67.1
black 20.7
gray 12.2
yellow-orange 0.3
red-orange 0.3
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
FBBF63 yellow-orange sandybrown 55.3
4F0E01 red-orange very dark red 37.0
9B8D12 yellow darkgoldenrod 59.4

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.206
Mean Local Roughness 0.004
Roughness Uniformity 0.005
Edge Density 0.01
Mean Gradient Magnitude 0.046
Gradient Variance 0.007
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.241
Pattern Complexity 0.101
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.547
Spatial Variation 0.134
Texture Consistency 0.612

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.341
Brightness Variance 0.206
Brightness Uniformity 0.396
Brightness Skewness -0.05
Brightness Entropy 7.36
Rms Contrast 0.206
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.904
Mean Local Contrast 0.005
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.871
Effective Dynamic Range 0.604
Shadow Percentage 44.146
Midtone Percentage 52.185
Highlight Percentage 3.668
Shadow Clipping 0.001
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.118
Fine Contrast 0.002
Medium Contrast 0.006
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.046
Contrast Clustering 0.388

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.735
Color Clustering 0.414
Color Transition Smoothness 0.857
Transition Uniformity 0.94
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.248
Mean Saturation 0.598
Saturation Variance 0.071
Low Saturation Ratio 0.18
Medium Saturation Ratio 0.515
High Saturation Ratio 0.305
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.754
Complementary Balance 0.117
Analogous Dominance 0.867
Temperature Bias 0.753

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 des Études idéamorphiques.

Références

  1. [1] Quercy, A. (2021). Memories of the Rue des Rosiers - Paris - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0307.html
  2. [2] Quercy, A. (2025). ORCID https://orcid.org/0009-0000-2662-7790
  3. [3] Quercy, A. (2026). Computational Image Analysis Standard. https://ideamorphism.org/fr/mesures/2025/09/ids-cmp-2025-computational-image-analysis-standard-5dq9.html

Profil épistémique

Type de revendicationcomputational analysis
Voixthird person
Statut épistémiqueempirical measurement
Méthodologiecomputational analysis
Certitudehigh

Somme de contrôle (SHA-256)

8188bbc24084db33de61cb2c1fe93048a3d3fea5a603b13b9f1ac854c3f4b2a5

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