基于聚类算法的纺织品文物色彩提取与纹样数字化探索——以新疆巴里坤M12出土清代纺织品纹样为例

为准确有效地提取纺织品文物的色彩，实现纺织品文物的纹样数字化处理，文章以新疆巴里坤出土的一组清代纺织品为例，设计了一种基于多变量模糊C均值(Multivariate Fuzzy C-mean, MFCM)聚类算法与K-means++算法相结合的纺织品纹样复原方法。首先，获取图像并通过双边滤波与高斯滤波对图像进行平滑降噪处理；然后采用MFCM聚类算法对平滑降噪后的图像进行分割；接着采用K-means++算法分析聚类数量，有效提取纺织品主色，并较好保留图像细节；最后通过计算机软件提取文物纹样轮廓，将提取的主色填充至纹样轮廓，完成纺织品文物纹样的数字化模拟。实验结果表明，该方法可以较为准确地提取纺织品文物色彩，并且提取效果优于传统数字化取色方法，取色效率更高，具有进一步研究应用的价值。