AQC0599 | NAN-COL000346

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0599

Fa Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0599

Analyse computationnelle de la photographie de l'œuvre Fa Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5 (AQC0599) [1] par Arnaud Quercy [2], selon IDS-CMP-2025 [3], sur une image de 1000 pixels de côté, le 2025-10-03. Chaque couleur est située dans le système Munsell et nommée selon le système ISCC-NBS (267 noms, National Bureau of Standards, 1976). L'image se divise en 12 aplats. Les plus étendus sont un rose jaunâtre moyen (47 %), un rouge violacé très foncé (33 %) et un violet-bleu foncé (7,8 %). Parmi les autres, ceux qui se détachent le plus nettement de leur entourage sont un marron rougeâtre soutenu au centre (0,4 %), un orange brunâtre au centre (0,9 %) et un rose jaunâtre pâle à gauche (4,3 %). Par famille de noms : rose 45 %, rouge 34 %, violet 6,1 %, bleu 5,8 %, gris 3,4 %, violet-rouge 1,4 %, marron 1,2 % et violet-bleu 1,1 %.

Contexte

Analyse effectuée selon IDS-CMP-2025 [3] : (a) couleurs nommées selon Munsell et ISCC-NBS, surfaces et aplats, (b) texture, (c) luminosité et contraste, (d) distribution spatiale. Image source : 2599x3264 pixels. Date d'analyse : 2025-10-03.

A) Analyse des Couleurs

Aplats

Classés par écart avec leur pourtour (CIEDE2000). Les traits de moins de 10 pixels d'épaisseur sont écartés (0).

Rang Couleur Nom ISCC-NBS Munsell Surface Écart Position
1 201E30 violet-bleu foncé 0.4P 1.2/3.1 7,8 % 46.6 à gauche
2 D29992 rose jaunâtre moyen 6.7R 6.9/5.0 47 % 44.7 en haut
3 9E1D09 marron rougeâtre soutenu 9.5R 3.3/11.8 0,4 % 32.1 au centre
4 B25827 orange brunâtre 3.1YR 4.8/9.7 0,9 % 24.6 au centre
5 3B1E2E rouge violacé très foncé 8.3RP 1.5/3.2 33 % 21.6 en bas
6 D9CAC6 rose jaunâtre pâle 3.0YR 8.3/1.5 4,3 % 21.6 à gauche
7 B49078 marron clair 6.3YR 6.3/3.2 0,1 % 16.6 au centre
8 888085 gris rougeâtre 3.3R 5.5/0.7 1,2 % 9.7 en bas à gauche
9 393D44 gris bleuâtre foncé 8.2PB 2.5/1.0 1,0 % 6.4 en bas à gauche
10 9E6F6C rouge grisâtre 3.9R 5.0/4.3 1,9 % 5.6 en haut à droite
11 E6C6C3 rose clair 2.3R 8.1/3.1 0,6 % 5.1 en haut
12 6B5B63 violet grisâtre 3.1RP 4.0/1.7 2,0 % 4.7 en bas à gauche

Familles de noms

Famille Surface
rose 45 %
rouge 34 %
violet 6,1 %
bleu 5,8 %
gris 3,4 %
violet-rouge 1,4 %
marron 1,2 %
violet-bleu 1,1 %
orange 1,0 %
blanc 0,6 %

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.254
Mean Local Roughness 0.019
Roughness Uniformity 0.024
Edge Density 0.083
Mean Gradient Magnitude 0.133
Gradient Variance 0.044
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.161
Pattern Complexity 0.145
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.677
Spatial Variation 0.215
Texture Consistency 0.285

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.447
Brightness Variance 0.254
Brightness Uniformity 0.432
Brightness Skewness -0.102
Brightness Entropy 7.155
Rms Contrast 0.254
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.818
Mean Local Contrast 0.019
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.659
Shadow Percentage 42.522
Midtone Percentage 29.365
Highlight Percentage 28.113
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.002
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.023
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.133
Contrast Clustering 0.715

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.76
Color Clustering 0.805
Color Transition Smoothness 0.658
Transition Uniformity 0.718
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.172
Mean Saturation 0.354
Saturation Variance 0.018
Low Saturation Ratio 0.34
Medium Saturation Ratio 0.649
High Saturation Ratio 0.011
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.852
Complementary Balance 0.001
Analogous Dominance 0.908
Temperature Bias 0.891

Méthodologie

Analyse computationnelle d'une photographie de l'œuvre, ramenée à 1 000 pixels sur son plus grand côté et filtrée par une médiane 3×3 pour retirer le grain. Couleurs : chaque pixel (sRGB arrondi à 5 bits par canal) reçoit sa notation Munsell et son nom ISCC-NBS par une table calculée une fois depuis les données publiées (renotation Munsell ; blocs ISCC-NBS, NBS Special Publication 440, 1976), jamais depuis les œuvres. Aplats : régions d'un seul tenant d'un même nom, fusionnées avec leurs voisines tant que l'écart CIEDE2000 entre leurs couleurs moyennes reste sous 10 ; aplat retenu à partir de 0,05 % de l'image ; écart avec le pourtour mesuré de 4 à 12 pixels du bord. Texture : écart-type des intensités, écart-type local, densité de contours (Canny), motifs binaires locaux. Luminosité : moyenne, variance, contrastes RMS, de Michelson et local, répartition ombres / tons moyens / lumières. Distribution : cohérence spatiale, transitions, saturation. Méthodes déterministes et reproductibles. Limites : la mesure porte sur la photographie, sa lumière et sa balance des blancs comprises ; deux aplats voisins d'écart inférieur à 10 sont réunis.

Références

  1. [1] Quercy, A. (2024). F minor - Research on Harmony - Variation 5 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0599.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

Où vit cette œuvre

Documenté sur

Profil épistémique

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

Somme de contrôle (SHA-256)

271f54687384684ecac11b8ddbde2e330019c3f035c2a57fe56045bc1df00fc9

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