基于色彩意象的工程装备产品外观配色设计研究

产能过剩,同质化竞争是当前工程装备行业面临的重要问题,在技术、质量、功 能趋同的背景下,破解工程装备产品同质化竞争的主要途径,是借用设计手段,实现产品色彩、 形态等视觉要素的差异化;针对工程装备产品配色方式与配色比例问题,运用了色彩基础理论、 色彩心理学、感性工学、市场调研和统计分析等方法,得出三组(编号为A4-4、B2-4、C2-4)工 程装备产品主辅色彩的配色方案,并以装载挖掘机为例,对配色方案进行了验证,达到预期结 果;然后结合设计实例,初步提出了一套工程装备产品外观配色设计的配色比例区间,为工程 装备产品的配色设计提供参考。     

产品情感配色的计算机辅助设计及其评价方法

感性消费与用户体验飞速发展,为了将情感需求与色彩情感相匹配,研究情感驱 动的产品色彩设计及产品色彩设计中的色彩情感语义,并将情感语义进行定量化描述,建立了 基于情感的产品配色选取及配比方式。探讨了情感驱动的产品色彩设计过程,研究建立了基于 择近原则的产品色彩情感评价方法,为产品进行工程化设计提供色彩设计理论依据。以开关柜 产品色彩设计为例,应用情感配色设计方法并对其设计方案的情感表现进行评价,用以验证该 方法的可行性。     

意象关联产品形态仿生设计方法

以生物体侧面主特征线为研究对象,提出了建立基于用户意象的仿生设计基因库思想和方法流程,旨在提高设计师对仿生原型的获取。选取生物体侧面轮廓线作为研究对象,利用贝塞尔曲线将其量化描述;通过调研获得用户期望意象形容词,经过聚类分析得到关键意象词汇并将其量化表征,输入库中获取生物原型。以u-fi猫的设计验证了该方法的合理性和可行性。     

基于色彩案例和灰度关联分析的产品配色设计方法

为有效辅助工业设计师进行产品配色设计,提出基于色彩案例和灰度关联分析的 产品配色设计方法。从目标意象出发,通过分析并筛选产品配色样本,研究色彩合并、取舍和 色彩案例表示方法,基于对目标产品赋色区域划分实现色彩案例向目标产品配色映射,引入灰 度关联分析方法评价映射后的色彩方案与案例色彩的关联性。以剪式升降机的配色设计为例, 验证了该方法能够有效实现案例色彩向目标产品配色转换,生成用户满意方案。     

基于遗传蚁群算法的产品配色方法研究

论文结合遗传算法和蚁群算法在优化组合方面的优势,将其融入到工业设 计的产品配色当中。首先,利用遗传算法对已有的整个色彩方案库进行搜索,产生有关问题 的初始解集,然后,利用蚁群算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高等特征寻求最优解。 最后,以油罐车整车的配色设计为例进行了色彩优化设计,对优化后的方案应用模糊评价法 进行评价,验证了该产品配色方法的有效性。论文提出的方法克服了两种算法各自的缺陷, 优势互补,提高了产品配色的效率和智能化设计水平。     

面向对象多属性差异的矩阵型灰色聚类方法及其应用

针对传统灰聚类法对聚类对象间的关系信息和属性间的差异信息利用不充分、灰类划分宽泛、聚类结果约束相对严格、完备性不足等问题,提出一种面向对象多属性差异的矩阵型灰色聚类方法。该方法充分利用对象已有的多属性信息,可以在不同的属性类别组合上获得多元、客观的聚类结果,使对象的分类更贴近于实际。通过对安徽省国家级贫困县进行聚类分析,展示了矩阵型灰色聚类方法的应用,表明了矩阵型灰色聚类方法的实用性和有效性。     

信息系统风险灰色评估方法

信息系统风险评估的数据不够充分,传统的风险评估方法难以采纳。为评估信息系统风险,通过分析风险与安全事件的关系,以安全事件的组成元素构建信息系统风险的评估指标,并依据标准进行风险的分级量化。在此基础上,运用灰色评估方法,建立信息系统风险多层灰色评估模型,描述了信息系统的风险灰色综合评估过程,并进行了实例计算。该方法是信息系统风险评估的一种有效方法。     

计算机软件质量综合评价的灰色聚类模型及其应用

根据灰色系统理论,建立了计算机软件质量综合评价的灰色聚类模型,为定量确评价软件质量提供了有效的方法。     

基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法

针对多属性灰色关联聚类的阈值确定问题,利用决策粗糙集方法,通过引入两个阈值参数定义决策对象间的可能关系和集合;将其代替基于灰色关联聚类的非此即彼关系,构建基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法,并采用贝叶斯推理探讨多属性灰色关联聚类的阈值计算机理;最后以案例验证所提方法的有效性和合理性.结果表明,所提出的方法是经典灰色关联聚类的拓展和泛化,能够客观、科学地确定多属性灰色关联聚类阈值.     

产品形态多意象蛛网灰靶决策模型

针对概念设计中多意象设计方案决策困难的现象,提出了一种产品形态多意象蛛网灰靶决策方法。首先,运用感性工学相关方法获取设计主体的认知数据,结合熵权法及博弈论思想构建基于设计主体认知数据的综合评价模型,并根据各意象的设计主体综合评价数据确定各意象的权重关系;其次,通过人工选择的方式从产品形态进化系统中选择多个进化方案,运用蛛网图表征各进化方案的意象关系,构建多意象蛛网灰靶决策模型,计算决策系数,对其进行比较排序,得到符合设计主体认知的相对最优方案;最后,应用灰色关联分析法验证该决策模型的可行性。结果表明,该模型能够帮助设计师在设计决策阶段快速、准确地确定符合多设计主体认知的多意象方案,为产品方案的多意象决策提供了新的理论和方法。     

一种灰度级抽取的图像分割方法研究

阈值分割方法依据图像直方图分析,利用最优化法则进行最优阈值选取,完成图像分割,这类方法将直方图最优分析等价于图像最优分割.但是,直方图提供的是图像灰度级统计信息而无空间关系信息,则闽值分割可能会导致分割失败,所以有必要进行灰度级空间信息的考察以完成图像分割任务.提出一种灰度级抽取分割方法,首先利用层次聚类方法对各灰度级像素进行空间远邻考察,并给出一种类别数与类间距关系确定最优类别数的方法,然后对近邻灰度级进行抽取并组合,最终形成分割结果.本文对该方法与若干阈值分割方法进行了对比验证,实验表明,所提方法在图像分割方面具有优势,能够得到较为满意分割结果.     

浅析产品形象设计中的型与色

产品形象设计是为实现企业形象总体目标的细化,使产品内在的品质形象、产品外在的视觉形象与社会形象形成统一性而展开的。良好的产品形象有利于树立良好的企业形象,增加客户对品牌的美誉度和信任度,提高企业的竞争实力。本论文是通过对产品设计的色彩与造型两方面进行分析,来阐述其在产品形象设计中的造型价值。     

基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法

将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果。模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法。首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

一种融合聚类与区域生长的彩色图像分割方法

论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征,首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色与纹理特征,然后采用符合人类视觉特征的生长规则,进行基于子块的区域生长。该方法充分利用了聚类算法和区域生长算法的各自优点,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,实验结果证明了算法的有效性。     

基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强

为保持彩色图像增强时色调不变,提出一种基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强算法。采用二次函数增强像素RGB三基色的最大值,获得缩放因子k,利用k值增强相应像素的RGB灰度值。实验结果表明,该算法能增强不同压缩比的彩色图像,综合性能优于现有算法。     

基于色彩空间变换的彩色图像分割方法

彩色图像是当今数字图像的主要表现形式之一，彩色图像分割是图像处理的热点与难点问题之一。针对彩色图像分割的精度与速度问题，提出了一种基于色彩空间变换的彩色图像分割方法。该色彩空间重在突出图像三分量间的差异，从而充分利用彩色信息。同时，分割方法以向量化图像为对象，从背景去除的思想出发，采用分裂Bregman快速求解算法，从而达到高效分割的目的。数值实验表明，该方法能有效分割出图像的所有目标区域，分割区域较为完整，结果具有较高的精度。     

灰色系统理论在图像处理中的应用综述

灰色系统分析是基于信息的非完全性建立的一套全新的概念和方法.其研究目的在于根据已知信息建立数学模型,从而预测系统的未知信息.目前灰色系统理论已被成功运用到了图像处理技术当中,本文就基于灰色系统理论的图像处理方法进行了综述,主要归纳了灰色关联分析、GM(1,1)模型、灰色聚类等方法在图像处理中的应用情况.