AQC0552 | NAN-COL000383

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0552

Do Majeur 9 - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0552

Analyse par regroupement k-means (10 couleurs) effectuée sur l'œuvre Do Majeur 9 - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4 (AQC0552) [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 : 3024x4032 pixels. Date d'analyse : 2025-10-03.

A) Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 D3B289 24.6 yellow-orange tan
2 38321F 14.3 yellow-orange darkslategray
3 E2C39A 13.8 yellow-orange burlywood
4 9E6E13 10.6 yellow-orange darkgoldenrod
5 C99A7B 10.4 orange rosybrown
6 BE8B2C 6.4 yellow-orange peru
7 B97665 6.1 red-orange indianred
8 414456 5.6 violet dusty mauve
9 5A503C 4.6 yellow-orange dark brown
10 DCCECC 3.6 red-orange lightgray

Familles de Couleurs:

Famille %
yellow-orange 74.3
orange 10.4
red-orange 9.7
violet 5.6

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.214
Mean Local Roughness 0.019
Roughness Uniformity 0.014
Edge Density 0.115
Mean Gradient Magnitude 0.187
Gradient Variance 0.029
Gradient Smoothness 0.088
Directional Coherence 0.029
Pattern Complexity 0.118
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.62
Spatial Variation 0.178
Texture Consistency 0.447

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.558
Brightness Variance 0.214
Brightness Uniformity 0.617
Brightness Skewness -0.562
Brightness Entropy 7.326
Rms Contrast 0.214
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.729
Mean Local Contrast 0.023
Contrast Uniformity 0.334
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.627
Shadow Percentage 22.407
Midtone Percentage 31.657
Highlight Percentage 45.936
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.005
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.028
Coarse Contrast 0.051
Multiscale Contrast Ratio 0.196
Edge Contrast 0.187
Contrast Clustering 0.553

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.787
Color Clustering 0.644
Color Transition Smoothness 0.525
Transition Uniformity 0.806
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.028
Mean Saturation 0.438
Saturation Variance 0.044
Low Saturation Ratio 0.185
Medium Saturation Ratio 0.647
High Saturation Ratio 0.168
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.88
Complementary Balance 0.053
Analogous Dominance 0.946
Temperature Bias 0.894

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. (2024). C Major9 - Research on Harmony - Variation 4 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0552.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/2025/11/ids-cmp-2025-norme-danalyse-computationnelle-dimage-5dq9.html

Profil épistémique

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

Somme de contrôle (SHA-256)

d84e1efe3b948db1ff297682e83f692f6325f51bdf64facd60838d004700fe84

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