AQC0691 | NAN-COL000259

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0691

La bémol Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0691

Analyse computationnelle de la photographie de l'œuvre La bémol Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 4 (AQC0691) [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 13 aplats. Les plus étendus sont un bleu foncé (23 %), un bleu grisâtre (18 %) et un bleu violacé foncé (15 %). Parmi les autres, ceux qui se détachent le plus nettement de leur entourage sont un jaune soutenu en haut (0,3 %), un jaune moyen au centre (2,4 %) et un gris verdâtre clair au centre (0,7 %). Par famille de noms : bleu 58 %, marron 6,8 %, marron-jaune 5,1 %, violet-rouge 4,4 %, gris 4,2 %, violet-bleu 3,8 %, rouge 3,8 %, marron olive 3,4 %, gris olive 2,9 %, jaune 2,6 %, violet 2,3 % et olive 2,0 %.

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 : 2281x2281 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 DDC14A jaune soutenu 5.8Y 7.8/8.5 0,3 % 32.0 en haut
2 E3C35E jaune moyen 4.0Y 7.9/7.8 2,4 % 31.9 au centre
3 A9B0A5 gris verdâtre clair 6.9GY 7.1/1.2 0,7 % 28.8 au centre
4 D2B3AA rose jaunâtre grisâtre 8.9R 7.5/2.8 0,4 % 28.1 en haut
5 423838 gris rougeâtre foncé 6.2R 2.6/0.6 1,1 % 18.7 en bas
6 2B2A40 bleu violacé foncé 8.1PB 1.9/3.2 15 % 18.2 en haut à droite
7 86687C violet-rouge grisâtre 1.0RP 4.7/3.1 9,2 % 16.2 en bas à gauche
8 5A6B81 bleu grisâtre 4.3PB 4.4/3.6 6,7 % 15.1 en bas à gauche
9 4D5F6E bleu grisâtre 2.1PB 3.8/2.6 18 % 13.4 au centre
10 564639 marron grisâtre 5.3YR 3.0/1.5 12 % 11.2 en haut à gauche
11 31446D bleu foncé 6.2PB 2.9/5.5 23 % 9.3 en bas à droite
12 665D5A gris rougeâtre foncé 3.9R 3.9/0.6 0,1 % 8.2 en bas à gauche
13 797665 marron olive clair 3.6Y 4.8/1.4 10 % 6.2 en haut à gauche

Familles de noms

Famille Surface
bleu 58 %
marron 6,8 %
marron-jaune 5,1 %
violet-rouge 4,4 %
gris 4,2 %
violet-bleu 3,8 %
rouge 3,8 %
marron olive 3,4 %
gris olive 2,9 %
jaune 2,6 %
violet 2,3 %
olive 2,0 %

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.124
Mean Local Roughness 0.006
Roughness Uniformity 0.016
Edge Density 0.013
Mean Gradient Magnitude 0.045
Gradient Variance 0.017
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.259
Pattern Complexity 0.102
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.676
Spatial Variation 0.097
Texture Consistency 0.133

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.335
Brightness Variance 0.124
Brightness Uniformity 0.629
Brightness Skewness 1.367
Brightness Entropy 6.48
Rms Contrast 0.124
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.605
Mean Local Contrast 0.006
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.984
Effective Dynamic Range 0.337
Shadow Percentage 52.244
Midtone Percentage 44.768
Highlight Percentage 2.989
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.004
Medium Contrast 0.008
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.045
Contrast Clustering 0.867

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.825
Color Clustering 0.444
Color Transition Smoothness 0.874
Transition Uniformity 0.893
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.275
Mean Saturation 0.343
Saturation Variance 0.019
Low Saturation Ratio 0.412
Medium Saturation Ratio 0.584
High Saturation Ratio 0.004
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.485
Complementary Balance 0.198
Analogous Dominance 0.7
Temperature Bias -0.259

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). Ab minor - Research on Harmony - Variation 4 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0691.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)

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