AQC0645 | NAN-COL000301

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0645

La bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0645

Analyse computationnelle d'image de l'œuvre La bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 5 (AQC0645) [1] par Arnaud Quercy [2], effectuée selon IDS-CMP-2025 [3], utilisant la méthode de regroupement regroupement k-means avec 10 paramètres d'extraction de couleurs. L'analyse comprend la distribution des couleurs, les métriques de texture, les mesures de luminosité/contraste, et la caractérisation des motifs spatiaux. Analyse effectuée le 2025-10-03.

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 : 1907x2860 pixels. Date d'analyse : 2025-10-03.

A) Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 C93023 17.5 red-orange firebrick
2 4C4948 13.4 gray darkslategray
3 442830 12.7 red darkslategrey
4 98B7C4 11.0 blue steel gray
5 E54334 9.8 red-orange tomato
6 B3CFD7 9.3 blue-green lightsteelblue
7 872213 9.0 red-orange russet
8 180604 7.1 red-orange black
9 746469 6.7 red dimgray
10 A27B71 3.4 red-orange gray
11 B9A196 0.3 orange rosybrown [Accent]
12 567AAF 0.3 blue-violet grayish purple [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
red-orange 46.8
red 19.4
gray 13.4
blue 11.0
blue-green 9.3
orange 0.3
blue-violet 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
B9A196 orange rosybrown 11.4
567AAF blue-violet grayish purple 32.1

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.208
Mean Local Roughness 0.022
Roughness Uniformity 0.02
Edge Density 0.11
Mean Gradient Magnitude 0.187
Gradient Variance 0.054
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.021
Pattern Complexity 0.122
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.619
Spatial Variation 0.151
Texture Consistency 0.517

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.392
Brightness Variance 0.208
Brightness Uniformity 0.469
Brightness Skewness 0.503
Brightness Entropy 7.367
Rms Contrast 0.208
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.765
Mean Local Contrast 0.025
Contrast Uniformity 0.156
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.725
Shadow Percentage 42.954
Midtone Percentage 38.663
Highlight Percentage 18.383
Shadow Clipping 0.025
Highlight Clipping 0.001
Tonal Balance 0.075
Fine Contrast 0.011
Medium Contrast 0.031
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.187
Contrast Clustering 0.483

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.781
Color Clustering 0.563
Color Transition Smoothness 0.532
Transition Uniformity 0.638
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.026
Mean Saturation 0.492
Saturation Variance 0.1
Low Saturation Ratio 0.394
Medium Saturation Ratio 0.198
High Saturation Ratio 0.408
Saturation Clustering 0.998
Hue Concentration 0.66
Complementary Balance 0.147
Analogous Dominance 0.833
Temperature Bias 0.669

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). Ab Major - Research on Harmony - Variation 5 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0645.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)

49481135e98f17544460d55fd6b22b4b1598b8177cc4b957cac6aae7be28d7f3

Cette page dans d’autres formats

PDF · Markdown · English