简析服装流行色视觉评价体系

服装流行色视觉评价能够全面、系统、深入的认识服装流行色,为此要构建起服装流行色视觉评价体系。文章就服装流行色视觉评价体系中的评价的内容、评价的方法、评价的实施进行了分析。认为评价的内容包括服装色彩所处的视觉状态,服装流行色存在的视觉形式;评价的方法应采用定量与定性相结合的方法;评价的实施主要分为专业性评价和非专业性评价,个体基础性的评价和集体结论性的评价。     

震撼心灵的材质之美

不同的材质通过质地、色彩、肌理等属性的美,给人以视觉、触觉上的不同的感受。拥有自然温情、环保理念、天然色彩的材质的才是真正的材质之美。     

流行色与服装设计

流行色与服装的面料、款式等共同构成服装美,要想配好着装色彩,必须了解服装的基本色与流行色。流行色是社会发展的象征事物,是人们精神上的一种希望与渴求,是一个时期社会思潮、经济状况、生活环境、心理变化和消费动向的总体反映。     

浅谈镂空在服装设计中的应用

镂空面料材质多样,形式丰富,是通透性感的代名词且具有极强的可塑性。在服装设计中大胆运用各种材质的镂空面料,可碰撞出灵感的火花,创造出与众不同的造型,给人以强烈的视觉冲击力,满足人们对个性化的追求。文章介绍了镂空面料的表现形式、风格特点及在服装造型中的各种应用等,以拓宽设计师的设计思路,进行夸张大胆的设计。     

设计中的视觉心理表现分析

在设计中,视觉心理的表现是指欣赏者对设计作品在视觉表现中产生的心理反映过程,其中包括图形、文字、色彩、肌理等视觉元素。研究中主要通过对艺术与视觉的关系、视觉心理表现等因素进行探究。     

浅谈仿生设计在现代绘画创作中的体现

在多元化发展的今天,现代绘画的创作在造型、色彩和肌理等方面都受到仿生设计的影响。仿生设计不仅在各方面给现代绘画创作提供了新的视觉语言形式表现,更重要的是给现代绘画注入了一种新的血液。     

从符号学角度浅析品牌服装设计理念的传达

品牌服装设计是把品牌文化以服装产品的形式传达给广大消费者的过程。服装产品实际上就是一系列视觉传达的符号,服装的廓型、色彩、面料等要素就是产品信息传递过程中最基本的"语言"材料。品牌通过符号延续积累了顾客认知,服装产品则以更新换代的方式延续了生命。本文从符号学角度剖析了品牌服装产品设计要素的选择与品牌文化传递的效用关系。     

平面设计中视觉语言的表现

文章阐述了视觉语言在平面设计中的重要地位。通过对平面设计三要素的分析,从文字、色彩、图形三个方面对视觉语言在平面设计中的表现形式进行论述。结合一些设计作品,介绍如何在实际平面设计中应用视觉语言。     

童趣元素在女装产品中的应用

分析现阶段服装流行现象。阐述多种可爱造型元素在女装设计中的应用。女装的童趣化主要是通过服装的款式、色彩,材质、配搭等方面系统性地体现,服装通过其无声的造型语言与人们进行着心灵的沟通。满足人们的需求.     

纸浆材料在装饰画创作中的工艺研究

本文着重对纸浆装饰画的材料及工艺进行创新性探究。"纸浆装饰画的设计"其作品成本低、制作速度快、色彩丰富、能产生非常好的肌理效果以美化人们居室环境。可呈现出不同的视觉美、色彩协调美、纸浆肌理美和工艺美,同时纸浆装饰画又能与环境高度协调。增强了居室环境的美感因素。由于这种艺术形式含有较强的表现力,从而可产生无穷的艺术魅力。纸浆装饰画可以形成系列手工作坊,进行市场推广。作为一种新型的艺术表现手法,它具有一定的艺术价值与市场前景。     

Large datasets at a glance: combining textures and colors inscientific visualization

We present a new method for using texture and color to visualize multivariate data elements arranged on an underlying height field. We combine simple texture patterns with perceptually uniform colors to increase the number of attribute values we can display simultaneously. Our technique builds multicolored perceptual texture elements (or pexels) to represent each data element. Attribute values encoded in an element are used to vary the appearance of its pexel. Texture and color patterns that form when the pexels are displayed can be used to rapidly and accurately explore the dataset. Our pexels are built by varying three separate texture dimensions: height, density, and regularity. Results from computer graphics, computer vision, and human visual psychophysics have identified these dimensions as important for the formation of perceptual texture patterns. The pexels are colored using a selection technique that controls color distance, linear separation, and color category. Proper use of these criteria guarantees colors that are equally distinguishable from one another. We describe a set of controlled experiments that demonstrate the effectiveness of our texture dimensions and color selection criteria. We then discuss new work that studies how texture and color can be used simultaneously in a single display     

浅谈材质的美感在建筑室内外中的体现

随着社会的快速发展和人类的不断进步,建筑的审美功能在今天显得越来越重要。而材质作为组成空间的重要元素,是建筑美感的重要组成部分。绝大多数材质自身就具有很强的美感,它们在建筑室内外中发挥着重要的作用,使各种特殊而又富于风格趣味的建筑层出不穷。要使材质的美感得到完美体现,就要做到在材质的设计与运用中体现美感,在材质美感体现中还须注意一些问题。总之材质美感的体现不是孤立的,还要配合光线、色彩和造型等视觉条件共同应用。在有效的光线强调、适宜的色彩烘托、和恰当的造型配合下,才能使材质语言得到充分发挥。同时,做到与环境相结合,以准确体现设计意图。     

一种基于区域综合特征的彩色图像检索方法

提出了一种基于区域综合特征的彩色图像检索算法.该算法首先结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并将量化后的图像划分成若干个子区域.然后选取子区域的主要颜色及其所占百分率作为颜色特征,选取子区域的熵、能量和对比度作为纹理特征.再综合利用上述颜色、纹理两个特征计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率、查全率和较快的检索速度.     

基于层次多项式纹理的实时草地绘制

根据草的几何结构复杂性和材质的漫反射特性,提出层次多项式纹理(layered polynomial texture,简称LPT)来表示草,可以高效真实地实现这个目标.LPT是一个五维纹理,每一个纹理单元是一组多项式系数,记录分布在多层像素的不同光照方向下亮度的拟合信息,用于在绘制时计算出纹理像素的颜色.把草表示成3个沿已知视线方向的LPT,然后基于Wang Tile的LPT合成方法生成拼图块,再映射到地面上得到草地,从而获得动态光照环境下草地的实时绘制.实验结果表明,LPT的存储量小,运算代价低,而且LPT能推广到树的表示,也可以实现树的动态阴影效果.     

绘画中的色彩——心灵的语言

色彩作为绘画艺术重要的物质材料,是艺术语言构成要素之一,更是作品独特的思想和造型艺术手段。"绘画中的色彩"是传达艺术精神的重要形式之一,它是视觉艺术的一种形式语言。     

基于TV-L1结构纹理分解的图像融合质量评价算法

为对图像融合算法进行客观准确的综合评价,提出一种基于总变差正则化（TV-L¹）结构纹理分解的评价算法。根据对人类视觉系统的研究,可知人们对图像质量的感知主要来自图像底层视觉特征,而结构特征以及纹理特征是最重要的图像底层视觉特征,但目前的图像融合质量评价算法并没有利用这两种特征来进行评价。鉴于此,将图像进行二级结构和纹理分解,根据结构和纹理图像蕴含图像特征的不同,从结构图像和纹理图像两方面分别进行相似度评价,综合各级得分得到最终的评价总得分。基于30幅图像的数据集和8种主流融合算法,参照已有的11种客观评价指标,用波达计数法和肯德尔系数检验了该评价指标的一致性,另外在主观评价图像集上验证了该客观评价指标与主观评价的一致性。     

一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法

为了解决传统的CBIR系统中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法.将图像的语义特征和视觉特征数据结合到同一个索引向量中,进行基于内容的图像检索.系统使用潜在语义索引(LSI)技术提取图像的语义特征,提取颜色直方图作为图像的视觉特征.通过将图像底层视觉特征与图像在向量空间中的语义统计特征相...     

Attention Based Detection and Recognition of Hand Postures Against Complex Backgrounds

A system for the detection, segmentation and recognition of multi-class hand postures against complex natural backgrounds is presented. Visual attention, which is the cognitive process of selectively concentrating on a region of interest in the visual field, helps human to recognize objects in cluttered natural scenes. The proposed system utilizes a Bayesian model of visual attention to generate a saliency map, and to detect and identify the hand region. Feature based visual attention is implemented using a combination of high level (shape, texture) and low level (color) image features. The shape and texture features are extracted from a skin similarity map, using a computational model of the ventral stream of visual cortex. The skin similarity map, which represents the similarity of each pixel to the human skin color in HSI color space, enhanced the edges and shapes within the skin colored regions. The color features used are the discretized chrominance components in HSI, YCbCr color spaces, and the similarity to skin map. The hand postures are classified using the shape and texture features, with a support vector machines classifier. A new 10 class complex background hand posture dataset namely NUS hand posture dataset-II is developed for testing the proposed algorithm (40 subjects, different ethnicities, various hand sizes, 2750 hand postures and 2000 background images). The algorithm is tested for hand detection and hand posture recognition using 10 fold cross-validation. The experimental results show that the algorithm has a person independent performance, and is reliable against variations in hand sizes and complex backgrounds. The algorithm provided a recognition rate of 94.36 %. A comparison of the proposed algorithm with other existing methods evidences its better performance.     

Analysis and Controlled Synthesis of Inhomogeneous Textures

Many interesting real‐world textures are inhomogeneous and/or anisotropic. An inhomogeneous texture is one where various visual properties exhibit significant changes across the texture's spatial domain. Examples include perceptible changes in surface color, lighting, local texture pattern and/or its apparent scale, and weathering effects, which may vary abruptly, or in a continuous fashion. An anisotropic texture is one where the local patterns exhibit a preferred orientation, which also may vary across the spatial domain. While many example‐based texture synthesis methods can be highly effective when synthesizing uniform (stationary) isotropic textures, synthesizing highly non‐uniform textures, or ones with spatially varying orientation, is a considerably more challenging task, which so far has remained underexplored. In this paper, we propose a new method for automatic analysis and controlled synthesis of such textures. Given an input texture exemplar, our method generates a source guidance map comprising: (i) a scalar progression channel that attempts to capture the low frequency spatial changes in color, lighting, and local pattern combined, and (ii) a direction field that captures the local dominant orientation of the texture. Having augmented the texture exemplar with this guidance map, users can exercise better control over the synthesized result by providing easily specified target guidance maps, which are used to constrain the synthesis process.