明代织物纹样的智能提取——以斗牛袍为例

为解决人工提取明代织物纹样色彩存在难度大、准确性差、直接采样难的问题,文章以明代赐服斗牛袍为例,探讨一种新的纹样提取手段。首先,利用高分辨率数码相机采集斗牛袍织物纹样;然后将RGB颜色空间的数字图像转换至CIELab颜色空间,用中值滤波法对彩色图像进行平滑处理;再用K-means聚类算法对图像中的色彩进行聚类,以实现不同色彩纹样的分割;最后利用CalinskiHarabasz指标对聚类有效性进行判断,获取最佳聚类数。实验结果表明,此方法可以实现纹样色彩的聚类分割与智能提取,为研究珍贵古代织物纹样提供有效途径。     

基于色彩聚类的皮影服饰纹样分割

为实现皮影服饰图案的自动提取,以唐山皮影头茬图像为例,分析了皮影服饰的色彩构成及图案特点,探讨了一种基于色彩聚类的皮影图案识别方法.通过相对总变差模型对皮影图像进行了噪声平滑处理;将处理后的数字图像由RGB颜色空间转换至CIE L?a?b?颜色空间,提取空间中的a、b两个色彩分量;利用K-means聚类算法对皮影图像色...     

基于纹理滤波和颜色聚类的提花织物纹样自动提取方法

为了提高提花织物纹样提取的准确性,消除织物组织结构对提取结果的干扰,文章提出了一种基于纹理消除滤波算法和密度峰聚类算法的纹样提取方法。通过统计图片区域梯度信息分离提花织物组织纹理区域和图案边缘结构,并利用非极大值抑制获得纹样边缘结构作为滚动引导滤波器的引导图,经过多次迭代计算实现织物纹理滤波。然后将图片从RGB颜色空间转换为CIELab颜色空间,利用密度峰聚类算法对织物色彩空间分割聚类,最终提取出织物纹样。实验结果表明,文章提出的方法快速准确地实现了提花织物纹样的自动分割与提取。     

基于京剧脸谱意象色彩的服饰纹样自动配色

为提升服饰纹样色彩配色效能,利用自适应颜色聚类及自动配色机制,实现基于意象场景的服饰纹样自动配色。以京剧脸谱为范例,搜集了三类角色共计150幅脸谱图像作为源图,采用分割、降噪等操作获取脸谱主体内容;利用二分K-均值聚类算法,对单一样本进行逐一自适应色彩提取,在此基础上进行二次聚类获得各角色脸谱提取色色值、占比及共现比率等特征参数;最后设计融合颜色聚类数、共现比率及目标区域特征要素的动态配色机制,开发色彩解析和纹样自动配色软件。实验结果表明,配色控制参数、源图类型、纹样形态等因素影响选色顺序及最终配色效果,实现基于意象场景的纹样色彩自动迁移,为当代服饰纹样色彩设计提供决策参考。     

基于边缘引导的纺织品纹样数字化修复方法

针对破损纺织品文物人工修复周期长、易造成二次破坏等问题,提出一种用改进的Criminisi算法修复破损传统纺织品纹样的数字化方法。该算法通过对缺失边缘进行重构还原纺织品纹样的结构,用于引导进一步的纹理修复。首先使用线性或二阶贝塞尔曲线拟合缺失边缘,以恢复结构;然后利用多分辨率图像中的结构信息计算更有效的优先权,确定当前待修复块;再在多分辨率图像中根据颜色、梯度和边界特征计算多个候选匹配块,从中选择最佳匹配块以减少选择过程中的随机性;最后通过分割复制的最佳匹配块进行填补,以减少对已知信息区域的覆盖,迭代完成全部破损区域的修复。实验结果表明,本文算法对存在较多结构破坏的真实纺织品彩色图像可快速实现较为自然的修复效果。     

基于深度学习的丝绸文物纹样识别应用

为对数字化文物进行快速自动分类，提高藏品数字化进程，加快数字博物馆的构建，文章利用深度学习对丝绸文物的纹样进行自动识别。依据实物纹样的分类方法，建立了包含花卉纹、飞鸟纹、“卐”字纹、云纹四类纹样的样本库。利用VGGNet、ResNet、MobileNet实现对纹样的分类，结合Faster R-CNN、YOLOv5、SSD目标检测算法实现对纹样的识别与定位。实验结果表明，MobileNet对丝绸纹样分类的mAP达到83.51%;在目标检测算法中YOLOv5的识别与定位效果最好，其mAP为88.42%。与通过人工分类相比，采用深度学习算法进行分类与识别，可以在降低难度的同时提高分类的速度和准确率，为纺织品文物的鉴定与保护提供了新的思路。     

基于聚类算法和色彩网络的蝴蝶色彩分析及应用

蝴蝶蕴含着独特的自然美,是设计师重要的设计灵感来源。为厘清蝴蝶色彩及其搭配规律,更好地进行蝴蝶色彩重用,基于聚类算法和色彩网络对蝴蝶色彩进行分析和应用研究。首先,利用K-means聚类算法对单只蝴蝶8种不同角度的图像进行2次色彩聚类和主色提取,构建110只蝴蝶的6色标准色卡。其次,对蝴蝶标准色卡再次聚类,结合蝴蝶色彩实际搭配关系,构建了包含20个网络节点的蝴蝶色彩网络模型,并通过4个蝴蝶样本对色彩网络模型的可靠性进行验证。最后,以丝巾纹样配色设计作为应用案例,验证标准色卡和色彩网络模型作为配色辅助工具的可操作性和应用价值。案例表明,蝴蝶标准色卡和色彩网络模型可以为设计师在色彩设计过程中提供有效的辅助和支持。     

传统服饰云肩实物图像主色的智能检测

为解决获取传统服饰实物图像色彩耗时且缺乏准确性问题,以传统服饰的云肩为例,借助均值漂移（Mean-shift）聚类法,提出了一种检测传统服饰实物图像颜色的方法。运用单反数码相机进行实物图像采集;对所得初始图像的R、G、B3个颜色通道进行去噪处理;再将图像RGB颜色空间的特征向量转换至CIE L*a*b*颜色空间中,利用大津法阈值原理（自适应阈值算法）分割被测图像中云肩实物与背景;最后采用Mean-shift聚类算法,将被测图像的颜色像素分割为若干有效的集群,同时从这些集群中提取云肩主要色彩。实验结果表明,该算法可较为准确地从云肩图像中提取主色,且当Mean-shift聚类算法的带宽被设定为0.05时,分类颜色结果更为准确。     

基于深度学习的楚国墓葬纺织品图像复原北大核心CSCD

中国楚国时期纺织品由于其墓葬所属年份较为久远,故其纺织品文物在结构和纹样方面存在残缺、破损、污渍等问题。纺织品文物在修复时只能依赖纺织品修复者的经验和审美,且在修复过程中可能会因为修复人员的主观审美及经验出现修复结果不理想或二次损毁等情况。本文通过收集纺织品文物的图像数据建立纺织品图像数据库,采用深度学习方法中的生成对抗网络模型(GAN),针对残缺的纺织品文物,在图像层面进行补全修复,避免了对纺织品文物的接触,减少在修复过程中对文物的二次损毁。通过数字化方法复原纺织品文物的图像,使其结构完整,纹样连贯,从主观评价方面具有较好的复原效果。复原后的纺织品文物图像可以用于指导实物复原、展览展出等,对楚国墓葬纺织品的研究具有一定的借鉴意义。     

民族服饰色彩构成分析方法研究

为客观表述民族服饰的色彩构成,对选取的民族服饰主色进行了示范性度量和可视化表达。文章将选取的450幅图像色彩统一转换至HSV空间,利用K-均值聚类法分别对各民族服饰色彩进行聚类,提取各民族服饰的主色。依据色彩距离度量准则,重新优化主色的分布比例,并统计得出色相、饱和度及明度分布形态。实验结果表明,该方法能够有效地提取民族服饰主色,以可视化的方式表达出色彩特征值的分布情况。基于图像分析技术的色彩量化研究,有助于客观、准确地展示服饰色彩构成形态,为系统研究少数民族服饰色彩形成机制提供了可靠的测量方法。     

侗族建筑图案纹样在旅游纪念类纺织品中的应用

侗族文化源远流长,衍生出了丰富多样的旅游纪念类纺织品。文章以三江侗族自治县传统建筑为研究对象,对侗族建筑图案纹样进行分析,提取当地侗族传统建筑图案纹样并进行二次设计,应用于旅游纪念类纺织品当中,丰富侗族旅游纪念品形式,助力当地经济发展与文化传播,实现侗族旅游纪念类纺织品的创新。     

基于Criminisi算法的四经绞罗纹样修复研究

文章针对古代罗织物受到诸多因素影响而产生破损、难以提取修复这一问题，提出了一种结合开运算和Criminisi算法的图像修复方法。收集具有规律性特征的四经绞罗传统纹样，用图谱分析法分析最具代表性的菱形纹，使用原算法和开运算改进过的Criminisi算法，对图像进行剪裁，得出掩膜，计算优先权后进行纹样填充，完成了四经绞罗规律型图样的数字化修复。结果表明，经过开运算改进的Criminisi算法弥补了原算法的不足，修复后的图像和原算法修复的相比更加清晰平滑，验证了此算法修复四经绞罗纹样的可行性与可信性，为罗织物的传承和修复提供了较为可靠的方法。     

基于FCM算法的套印误差检测

为了降低四色重叠影响导致的图像色彩分割困难,提高印刷品套印误差检测的精度,提出了一种基于FCM聚类算法的套印误差检测方式。首先,将采集的印刷品套印标识符图像进行灰度化处理、高斯滤波降噪处理以及CMYK色彩空间转换并分离出四种色彩通道的图片;然后,分别对四种色彩通道图片进行FCM算法聚类;最后,对聚类后的图片进行固定阈值分割,并对分割的图片依次做图像差运算,分别提取出四个通道中C、M、Y、K四种颜色的部分,进行误差分析。对比显示测量误差均≤0.2mm,符合国家对一般印刷品套印精度检测误差不高于0.2mm的要求;该算法与应用广泛的传统大津法对比,测量误差更小,精度更高,提升了套印误差检测水平。     

民族织锦的主色提取方法

传统民族织锦色彩丰富,其独特的色彩搭配是设计师重要的设计灵感来源。为找到适合民族织锦的主色提取方法,使用不同方法提取民族织锦主色并进行分析。首先采用优化K-means算法、基于HLS色彩空间的色彩分层及使用Photoshop软件对民族织锦进行主色提取,构建8色或10色的主色卡,用提取的主色重构织锦图片;其次,对民族织锦主色卡从CIELAB、RGB色彩空间的角度对比分析;最后建立壮、黎、土家族织锦相应的主色卡。研究结果表明:Photoshop软件更适合用于民族织锦的主色提取;壮、黎、土家族在色彩的搭配使用上存在着一定的地域共性,均与我国传统的“五行正色”有关;Photoshop软件主色提取法可为设计师在色彩提取过程中提供参考与借鉴。     

织物纹样特征提取与匹配方法比较

针对织物纹样自动识别过程中因尺度、旋转和褶皱等因素引起图像差异的问题,探索了复杂纹样特征的准确提取与匹配方法。以江崖海水纹样为例,采集尺度、旋转、模糊、光照、褶皱5种变化下的织物纹样图像,分别运用尺度不变特征变换(SIFT)、快速鲁棒性尺度不变特征(SURF)、二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)3种方法提取纹样局部特征,然后采用欧氏距离进行特征匹配计算,最后通过随机抽样一致算法剔除误匹配对。结果表明:采用BRISK算法的准确配对率最高,平均准确匹配率达87.10%;褶皱对织物特征匹配的影响最大,该变化下BRISK算法的鲁棒性优于SIFT和SURF算法;BRISK算法速度最快,图像平均匹配时间0.551 s;在织物纹样特征匹配中,BRISK算法比SIFT和SURF算法具有更好的适用性。     

Design and application of jacquard fabric patterns based on the geomorphologie color features北大核心CSCD

为探寻地貌图的色彩规律,并运用在提花织物设计中,本文利用改进的K-means聚类算法进行图像色彩特征提取;同时对地貌图组成因素进行分析,并在此基础之上,比较分析同种地貌图色彩特征及不同种地貌图色彩特征,总结地貌图色彩搭配规律;最后将仿地貌色彩与提花织物设计相结合,研究并制定了不同类型地貌色彩特征的设计方案。本文侧重点不仅在色彩提取方面提供参考,还涉及将色彩仿生设计巧妙地融于设计中,赋予传统提花纹样设计更高的美学价值及美的感观。     

唐代女装纹样在家居装饰中的活化设计与应用研究

探析唐代女装纹样系统性的创新设计与应用。通过查阅大量文献资料,将唐代女装的纹样题材和形态语义进行整合归纳;运用语义差异法和感性评价法了解用户需求并确定形态因子;采取转译法将选定的形态因子进行设计转换,得到形态因子资源库;选用K-means聚类算法生成色彩因子;使用形状文法和骨架填充的设计方法,将纹样元素进行活化设计,最终应用于家居装饰中。在新时代文化自信背景下为现代家居装饰提供创新性设计思路,使其更具历史内涵和民族特色,增强人们的民族认同感和文化自信。     

基于人体纵截面特征曲线的体型分类

针对人体体型分类标准选择问题,提出了通过人体纵截面特征曲线进行分类的方法。选择了124名青年女性,使用三维扫描仪扫描获得三维人体数据。并提取人体纵截面轮廓曲线数据,通过椭圆傅里叶拟合对原始曲线进行降噪处理。使用转向角函数将截面轮廓曲线转换成角函数曲线,并根据角函数曲线特征提取了5个特征指标,利用主成分分析法提取3个主成分。采用K-means聚类算法进行体型聚类,用伪Ｆ 统计量确定最佳分类数目,将体型分为4类。最后通过对比分析4类体型特点,描述了各类体型在背部、背中心线、腹部、臀部和侧面厚度的差异。     

基于色彩网络的数码喷绘印花香云纱旗袍色彩分析

为了更好地传承发扬香云纱文化,厘清目前数码喷绘印花香云纱旗袍的主要色彩特征及配色规律,为设计师提供一定的配色参考。以205张数码喷绘印花香云纱旗袍图片为研究对象,利用计算机技术进行色彩提取及配色分析。首先对图像进行噪声消除和纹理平滑,利用八叉树量化算法基于HSV颜色空间分别提取单张旗袍图片的主色和辅色,然后利用聚类算法获得整体图片库的20个整体代表色、10个主色代表色和20个辅色代表色。最后利用Apriori关联规则算法得到主色与辅色之间的86条、辅色与辅色之间的66条色彩搭配规则,并绘制相应的配色网络图。结果表明：红黄色系及中低明度、中低饱和度的颜色是香云纱旗袍主要的色彩特征,同类色和类似色的色彩搭配方式使整体的呈现效果较为稳重典雅。研究结果可为相关产品图案或整体搭配的多样化设计提供理论支持。     

基于多源数据与K-means聚类的地域特征关联纸质包装色彩应用研究

以哈尔滨中央大街景区为研究对象,采用OSM开源地图平台、百度API平台配合ArcGIS10.6平台、Python平台获取数据,通过Matlab平台下DeepLabV3+模型对获得的街道图像进行语义分割,通过K-means聚类算法以HSB色彩空间为模型基准,绘制色彩散点聚类模型、色彩连续性模拟模型与片段色彩聚类模型对中央大街景区进行可视化分析,并提出地域特征关联纸质包装设计的色彩应用建议。多源数据结合K-means聚类法可以在短时间内相对快速、精准、科学完成纸质包装色彩提取与应用策略制订,其结果能够体现地域文脉特色,提升地域特色包装辨识度,有助于实现地域特征关联纸质包装色彩方案优选,为纸质包装色彩应用提供参考。