AQC0864 | NAN-COL000003

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0864

Sol Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 10

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0864

Analyse computationnelle de la photographie de l'œuvre Sol Mineur - Recherche sur l'Harmonie - Variation 10 (AQC0864) [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 20 aplats. Les plus étendus sont un orange soutenu (30 %), un orange rougeâtre moyen (23 %) et un orange rougeâtre vif (22 %). Parmi les autres, ceux qui se détachent le plus nettement de leur entourage sont un olive grisâtre en haut à droite (0,3 %), un jaune-orangé pâle en haut (1,3 %) et un marron foncé en haut (1,6 %). Par famille de noms : orange 90 %, marron 4,5 %, jaune-orangé 2,4 % et rouge 1,3 %.

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 : 2245x2993 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 (1).

Rang Couleur Nom ISCC-NBS Munsell Surface Écart Position
1 4E4136 olive grisâtre 4.0Y 2.9/1.7 0,3 % 45.2 en haut à droite
2 F1C98F jaune-orangé pâle 0.4Y 8.4/5.6 1,3 % 38.8 en haut
3 503320 marron foncé 5.0YR 2.5/3.4 1,6 % 38.2 en haut
4 4A2D1A marron foncé 5.0YR 2.1/3.6 0,5 % 35.6 en bas à gauche
5 6A5140 marron grisâtre 6.6YR 3.7/2.4 0,2 % 34.0 à droite
6 5A3B26 marron moyen 6.9YR 2.8/3.8 1,2 % 28.4 au centre
7 EC9039 orange soutenu 5.7YR 6.8/10.7 30 % 26.2 à droite
8 E46408 orange rougeâtre vif 1.6YR 5.7/14.0 22 % 18.8 en haut à gauche
9 B17053 orange rougeâtre grisâtre 2.7YR 5.4/6.3 0,1 % 16.9 à droite
10 674D5F violet grisâtre foncé 1.5RP 3.5/2.7 1,0 % 16.5 à droite
11 ED9441 orange soutenu 5.3YR 6.8/10.3 13 % 16.2 en bas à gauche
12 8E5C56 marron rougeâtre moyen 8.4R 4.3/4.1 1,3 % 13.7 à droite
13 EE9037 orange soutenu 6.1YR 6.8/11.1 0,5 % 11.6 en haut
14 995F50 rouge grisâtre 7.4R 4.5/5.7 0,8 % 10.6 à droite
15 BB7C58 orange rougeâtre grisâtre 2.7YR 5.7/6.2 0,1 % 9.2 à droite
16 B6704C orange brunâtre 4.0YR 5.4/6.6 1,9 % 7.7 à droite
17 9F4833 orange rougeâtre foncé 0.4YR 4.1/7.8 0,2 % 6.8 en bas
18 BB6546 orange rougeâtre moyen 0.6YR 5.1/8.5 23 % 6.0 en bas
19 A4482E orange rougeâtre foncé 0.9YR 4.2/8.9 0,1 % 2.6 au centre
20 A4482B orange rougeâtre foncé 0.9YR 4.2/8.9 0,3 % 2.2 à gauche

Familles de noms

Famille Surface
orange 90 %
marron 4,5 %
jaune-orangé 2,4 %
rouge 1,3 %
violet 0,7 %

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.111
Mean Local Roughness 0.01
Roughness Uniformity 0.011
Edge Density 0.033
Mean Gradient Magnitude 0.096
Gradient Variance 0.015
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.021
Pattern Complexity 0.112
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.599
Spatial Variation 0.057
Texture Consistency 0.699

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.547
Brightness Variance 0.111
Brightness Uniformity 0.797
Brightness Skewness -0.683
Brightness Entropy 6.646
Rms Contrast 0.111
Michelson Contrast 0.93
Weber Contrast 0.371
Mean Local Contrast 0.012
Contrast Uniformity 0.052
Dynamic Range 0.941
Effective Dynamic Range 0.325
Shadow Percentage 3.99
Midtone Percentage 85.325
Highlight Percentage 10.685
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.005
Medium Contrast 0.015
Coarse Contrast 0.025
Multiscale Contrast Ratio 0.211
Edge Contrast 0.096
Contrast Clustering 0.301

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.755
Color Clustering 0.373
Color Transition Smoothness 0.754
Transition Uniformity 0.898
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.029
Mean Saturation 0.74
Saturation Variance 0.026
Low Saturation Ratio 0.015
Medium Saturation Ratio 0.371
High Saturation Ratio 0.614
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.988
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.996
Temperature Bias 0.998

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. (2025). G Minor - Research on Harmony - Variation 10 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0864.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)

33b458f3e0a26c045c496e68ea95dba62dae94b4c5e4b7b5a1557f627d005538

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