AQC1053 | NAN-COL000616

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC1053

Étude à l'aquarelle en Fa mineur n° 2

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC1053

Enregistrement d'analyse : Étude à l'aquarelle en Fa mineur n° 2 (AQC1053) [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 : 2026-07-13.

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 : 1564x2085 pixels. Date d'analyse : 2026-07-13.

A) Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 798884 21.6 green gray
2 707E7B 18.0 green grey
3 535B60 15.2 gray dimgray
4 636569 8.9 gray grayish purple
5 474E54 7.6 blue-violet grayish purple
6 1D0916 7.0 red-violet very dark gray
7 4F1E07 7.0 orange very dark orange
8 070408 6.3 black black
9 301321 5.5 red very dark red
10 091328 2.9 blue-violet very dark indigo
11 A29A86 0.3 yellow-orange rosybrown [Accent]
12 A5A08E 0.3 yellow rosybrown [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
green 39.6
gray 24.1
blue-violet 10.5
red-violet 7.0
orange 7.0
black 6.3
red 5.5
yellow-orange 0.3
yellow 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
A29A86 yellow-orange rosybrown 12.0
A5A08E yellow rosybrown 10.0

B) Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.172
Mean Local Roughness 0.016
Roughness Uniformity 0.011
Edge Density 0.017
Mean Gradient Magnitude 0.117
Gradient Variance 0.02
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.01
Pattern Complexity 0.131
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.616
Spatial Variation 0.12
Texture Consistency 0.62

C) Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.336
Brightness Variance 0.172
Brightness Uniformity 0.489
Brightness Skewness -0.588
Brightness Entropy 6.747
Rms Contrast 0.172
Michelson Contrast 1.0
Weber Contrast 0.886
Mean Local Contrast 0.016
Contrast Uniformity 0.275
Dynamic Range 0.722
Effective Dynamic Range 0.498
Shadow Percentage 37.516
Midtone Percentage 62.481
Highlight Percentage 0.003
Shadow Clipping 0.154
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.0
Fine Contrast 0.01
Medium Contrast 0.02
Coarse Contrast 0.028
Multiscale Contrast Ratio 0.352
Edge Contrast 0.117
Contrast Clustering 0.38

D) Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.743
Color Clustering 0.89
Color Transition Smoothness 0.681
Transition Uniformity 0.841
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.011
Mean Saturation 0.295
Saturation Variance 0.087
Low Saturation Ratio 0.735
Medium Saturation Ratio 0.097
High Saturation Ratio 0.169
Saturation Clustering 0.996
Hue Concentration 0.519
Complementary Balance 0.092
Analogous Dominance 0.601
Temperature Bias 0.446

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. (2026). Watercolor Study in F Minor No. 2 - Catalogue Raisonné. https://arnaudquercy.art/fr/catalogue-raisonne/AQC1053.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/2025/09/ids-cmp-2025-computational-image-analysis-standard-5dq9.html

Profil épistémique

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

Somme de contrôle (SHA-256)

874498b76aef7fcd67b3182000f6f139f47144ebe9e39a70bf7a6ce68af6efa1

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