AQC0927 | NAN-COL000044

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0927

La bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 13

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0927

Enregistrement d'analyse : La bémol Majeur - Recherche sur l'Harmonie - Variations 13 (AQC0927) [1] par Arnaud Quercy [2], selon IDS-CMP-2025 [3]. Méthode : k-means. Paramètres : 10 couleurs. Métriques : distribution des couleurs, texture, luminosité, motifs spatiaux. Effectuée : 2025-12-11.

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 : 1932x2898 pixels. Date d'analyse : 2025-12-11.

A) Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 586876 18.1 blue grayish purple
2 658C9F 17.8 blue cadetblue
3 C2AEA5 12.1 orange steel gray
4 89A0AF 11.7 blue steel gray
5 7C848B 11.5 blue-violet grayish purple
6 F14B07 10.3 orange orangered
7 EAC48D 6.5 yellow-orange burlywood
8 BC402C 5.9 red-orange brown
9 54432F 4.4 yellow-orange dark brown
10 251410 1.6 red-orange very dark gray
11 FDEDB4 0.3 yellow moccasin [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
blue 47.7
orange 22.4
blue-violet 11.5
yellow-orange 10.9
red-orange 7.5
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
FDEDB4 yellow moccasin 30.1

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.146
Mean Local Roughness 0.027
Roughness Uniformity 0.027
Edge Density 0.143
Mean Gradient Magnitude 0.206
Gradient Variance 0.075
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.025
Pattern Complexity 0.128
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.665
Spatial Variation 0.083
Texture Consistency 0.539

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.515
Brightness Variance 0.146
Brightness Uniformity 0.716
Brightness Skewness 0.091
Brightness Entropy 7.157
Rms Contrast 0.146
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.503
Mean Local Contrast 0.029
Contrast Uniformity 0.042
Dynamic Range 1.0
Effective Dynamic Range 0.49
Shadow Percentage 7.677
Midtone Percentage 75.196
Highlight Percentage 17.127
Shadow Clipping 0.007
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.015
Medium Contrast 0.036
Coarse Contrast 0.046
Multiscale Contrast Ratio 0.33
Edge Contrast 0.206
Contrast Clustering 0.461

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.755
Color Clustering 0.175
Color Transition Smoothness 0.473
Transition Uniformity 0.488
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.031
Mean Saturation 0.369
Saturation Variance 0.072
Low Saturation Ratio 0.503
Medium Saturation Ratio 0.337
High Saturation Ratio 0.16
Saturation Clustering 0.999
Hue Concentration 0.127
Complementary Balance 0.308
Analogous Dominance 0.559
Temperature Bias -0.12

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. (2025). Ab Major - Research on Harmony - Variations 13 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC0927.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)

e1bf10ba4f9f6d7489f2052d7642a2bf372e359b6f2044d8c8ffa7cc3bf77e09

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