Chromatic variance and spectral roughness in image sonification – A replication study with 30 paintings

[EN] Note: This is a preprint. It has not been peer‑reviewed. This deposit contains the full independent validation corpus used in a replication study of the correlation between hue_std (chromatic variance) and residual spectral roughness. The corpus includes 30 canonical paintings (15 artists, 6 centuries). A high‑resolution scatter plot and a revised paper draft are also included. Main results observed · Correlation hue_std → roughness: r = 0.687 (n=30, p < 0.001)· After excluding the Black Square digitization artifact: r = 0.790 (n=29)· A two‑predictor model (adding Shannon entropy) gave R² = 0.732 (r = 0.856, n=29) Seven works with concentrated harmonic structure (where hue_std tended to overestimate roughness):Rembrandt Self‑Portrait (1659, kurt=828), Las Meninas (kurt=194), The Night Watch (kurt=104), Klimt Adele Bloch‑Bauer I (kurt=52), Kandinsky Composition VIII (kurt=29), Degas Ballet Class (kurt=22), Turner The Fighting Temeraire (kurt=21). What is new in this version (v4) · Scatter plot at 300 dpi, coloured by dist_type, with regression lines and 95% confidence band· Reproducible script: plot_scatter.py· Revised paper draft with the figure embedded Files included · argira_corpus_v3_FINAL_n30.csv – main dataset· 07_naive_pipeline_v2.py – sonification pipeline used· compute_hue_metrics.py – hue statistics· analyze_corpus.py – correlation analysis· scatter_hue_roughness.png – scatter plot· argira_ICAD2026_paper.pdf – preprint draft Limitations (to be kept in mind) · Single corpus (Western paintings only)· No non‑art images tested· Single roughness measure (high‑frequency energy proxy)· HSV colour space only· No perceptual validation with human listeners· Preprint status: not peer‑reviewed Related DOIs · Previous versions of this dataset: v1 (10.5281/zenodo.20245918), v2 (10.5281/zenodo.20252194), v3 (10.5281/zenodo.20361230)· Concept DOI (all versions): 10.5281/zenodo.20245917· Argira analyzer v23: 10.5281/zenodo.20234082· Expanded dataset v17: 10.5281/zenodo.20126917· ICAD 2026 paper v16: 10.5281/zenodo.20123821 License: CC BY‑NC 4.0Author: Jose Ranero García · ORCID: 0009-0009-3168-6379 --- [ES] Nota: Este es un preprint. No ha sido revisado por pares. Este depósito contiene el corpus de validación independiente completo utilizado en un estudio de replicación de la correlación entre hue_std (varianza cromática) y la rugosidad espectral residual. El corpus incluye 30 pinturas canónicas (15 artistas, 6 siglos). También se incluyen una figura de dispersión de alta resolución y un borrador revisado del artículo. Resultados principales observados · Correlación hue_std → rugosidad: r = 0,687 (n=30, p < 0,001)· Tras excluir el artefacto de digitalización del Cuadrado Negro: r = 0,790 (n=29)· Un modelo de dos predictores (añadiendo entropía de Shannon) dio R² = 0,732 (r = 0,856, n=29) Siete obras con estructura armónica concentrada (donde hue_std tendió a sobreestimar la rugosidad):Rembrandt Autorretrato (1659, kurt=828), Las Meninas (kurt=194), La Ronda de Noche (kurt=104), Klimt Adele Bloch‑Bauer I (kurt=52), Kandinsky Composición VIII (kurt=29), Degas Clase de Ballet (kurt=22), Turner El Temerario (kurt=21). Novedades de esta versión (v4) · Gráfico de dispersión a 300 dpi, coloreado por dist_type, con líneas de regresión y banda de confianza al 95%· Script reproducible: plot_scatter.py· Borrador revisado del artículo con la figura insertada Archivos incluidos · argira_corpus_v3_FINAL_n30.csv – dataset principal· 07_naive_pipeline_v2.py – pipeline de sonificación utilizado· compute_hue_metrics.py – estadísticos de hue· analyze_corpus.py – análisis de correlación· scatter_hue_roughness.png – gráfico de dispersión· argira_ICAD2026_paper.pdf – borrador del preprint Limitaciones (a tener en cuenta) · Corpus único (solo pintura occidental)· No se probaron imágenes no artísticas· Una sola medida de rugosidad (proxy de energía en altas frecuencias)· Solo espacio de color HSV· Sin validación perceptiva con oyentes humanos· Estado de preprint: no revisado por pares DOIs relacionados · Versiones anteriores de este dataset: v1 (10.5281/zenodo.20245918), v2 (10.5281/zenodo.20252194), v3 (10.5281/zenodo.20361230)· DOI concepto (todas las versiones): 10.5281/zenodo.20245917· Analizador Argira v23: 10.5281/zenodo.20234082· Dataset expandido v17: 10.5281/zenodo.20126917· Artículo ICAD 2026 v16: 10.5281/zenodo.20123821 Licencia: CC BY‑NC 4.0Autor: Jose Ranero García · ORCID: 0009-0009-3168-6379