張魯燕，孫婷，孫藝博，田偉，祝成炎

（浙江理工大學(xué)，杭州 310018）

色彩是圖案構(gòu)成的最重要組成部分之一，有“圖案靈魂”之稱，在裝飾效果中有著舉足輕重的作用。圖案色彩設(shè)計通常從自然色、民間色、傳統(tǒng)色中產(chǎn)生靈感。其中，自然色彩是一切色彩美學(xué)的源泉，民間色、傳統(tǒng)色是從自然景致色彩中攫取美學(xué)養(yǎng)分，經(jīng)過認(rèn)知、再設(shè)計、演變、積淀，而形成的具有民族區(qū)域特色或歷史年代特色的色彩組配。仿生色彩設(shè)計就是直接以自然色彩為模仿和學(xué)習(xí)對象，加以生物原型色彩特征的歸納，并加以拓展應(yīng)用的設(shè)計。色彩的光學(xué)物理性質(zhì)會對人的心理和生理的情感產(chǎn)生影響。陳雁借助于因子分析的方法得出影響顏色感覺的物性因子和感性因子，陳麗麗對多種色彩之間的感覺、色彩刺激反應(yīng)時間分別進(jìn)行分析和評價。因此仿生色彩設(shè)計必須切合色彩的美感與色彩的情感，文章基于對色彩學(xué)和色彩心理學(xué)的學(xué)習(xí)應(yīng)用，以西藏林芝地區(qū)的自然色彩為研究對象，提取主色并加以處理形成主要色彩組合。對色彩知覺和情感研究分析后，將提取的色彩經(jīng)適當(dāng)色彩重構(gòu)后應(yīng)用到實際的紋樣設(shè)計中，為色彩的研究和應(yīng)用提供新思路。

一、主色彩的提取

（一）初始聚類中心優(yōu)化的K-means算法

在自然色彩圖像中，色彩存在分散性和多樣性的特點。為了提取圖像的主要色彩特征，我們往往用在圖像空間里分布比較集中且占圖像總像素數(shù)一定比重的主色來代表。主色提取的方法主要基于聚類的方法，常用的聚類方法有K-means聚類。

K-means聚類作為最經(jīng)典的聚類算法，它的過程如下：

1.在樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)找出K個聚類中心；2.以歐幾里得距離作為樣本相似性的度量，計算除聚類中心外的樣本數(shù)據(jù)與每個聚類中心的距離，并將剩余樣本分配給距離最近的聚類中心；3.計算每一簇內(nèi)各個樣本數(shù)據(jù)的均值作為新的聚類中心；4.重復(fù)以上2和3步驟，直至準(zhǔn)則函數(shù)收斂。

在K-means聚類算法中，由于圖像分割的結(jié)果對初始聚類中心的選擇較為敏感，張健沛等人提出一種優(yōu)化初始聚類中心的選擇的k-means算法。該算法在對初始聚類中心的選擇優(yōu)化中，首先在樣本數(shù)據(jù)中選擇一個樣本作為第一個聚類中心，以歐幾里得為距離公式計算剩余樣本數(shù)據(jù)與第一個聚類中心的距離，選擇距離最大的樣本作為新的聚類中心。然后分別計算除兩個聚類中心之外的剩余樣本與前兩個聚類中心的歐幾里得距離，將剩余樣本分配給每個相近的聚類中心，并比較每一簇內(nèi)與聚類中心距離最遠(yuǎn)的樣本數(shù)據(jù)，距離最大的樣本為第三個聚類中心，循環(huán)該步驟直至找到所有所需要的K個聚類中心。實踐證明，依據(jù)數(shù)據(jù)樣本自身分布特點確定初始聚類中心提高了色彩主色提取的準(zhǔn)確性。

（二）主色提取及表示

使用初始聚類中心優(yōu)化的K-means算法對圖片提取主色彩，考慮到單幅圖像中提取主色較少時不能完全體現(xiàn)出色彩的層次感，文章選用提取10色作為主色來表示單幅圖像的色彩特征。在中國地域的自然風(fēng)景色彩中，西藏獨特的色彩組成了配色和紋樣的基因庫，另外強(qiáng)烈且分明的四季更是傳達(dá)出不同的色彩美感。文章選取了西藏林芝同一地區(qū)和秋季同一時期拍攝的30張圖像，使用初始聚類中心優(yōu)化的K-means算法聚類對每張圖像分別提取10個主色彩，并以提取主色面積的大小代表色彩在圖像中的占比。將30張圖像分別提取的主色彩拼合放在一起，再使用初始聚類中心優(yōu)化的K-means算法對300色拼合主色進(jìn)行二次聚類，便得到10色的主色色卡。二次聚類后10色主色彩的RGB顏色值分別為（176，199，215）（128，180，191）（71，115，160）（109，179，241）（166，139，120）（228，180，108）（204，138，54）（171，102，33）（182，81，35）（98，39，35）。

圖1 單色色彩形象坐標(biāo)

圖2 主色色彩形象坐標(biāo)

圖3 主色特性的紋樣賦色

二、色彩知覺和色彩情感的研究

（一）色彩知覺的相關(guān)性分析

色彩知覺是色彩生理和色彩心理交互作用下誘發(fā)人產(chǎn)生的心理感知，針對織物常用的色彩知覺常用的有冷暖感、體積感、軟硬感和輕重感。色彩知覺無法用精確的幾個詞匯精準(zhǔn)表達(dá)，但可以借助實驗通過言語尺度進(jìn)行心理感受的測定分量化的感覺等級。為了量化色卡色彩樣本的色彩知覺，文章采用了語義差分法讓色彩感知正常的專業(yè)人員對10個顏色的4項色彩知覺進(jìn)行評價，評價的等級分別有-3，-2，-1，0，1，2，3，越靠近等級3代表色彩傳達(dá)的色彩知覺越熱情、膨脹、柔軟、輕盈，越靠近等級-3代表色彩知覺越高冷的、收縮、生硬、厚沉。記錄顏色評價等級并求平均值，得到的色彩知覺等級如表1所示，利用SPSS將色彩知覺做相關(guān)性分析，得到的相關(guān)性數(shù)據(jù)如表2所示。

> 表1 色彩知覺的等級評價

> 表2 色彩知覺的相關(guān)性

由表2可知，冷暖感和體積感、軟硬感和輕重感的相關(guān)性系數(shù)分別為0.917和0.914，兩對色彩知覺呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性，即當(dāng)色彩知覺越熱情時，體積感越膨脹，當(dāng)色彩知覺越柔軟時，同時也會感覺到色彩越輕盈。冷暖感和軟硬感、冷暖感和輕重感、體積感和軟硬感、體積感和輕重感這四對色彩知覺的相關(guān)性系數(shù)分別為-0.329、-0.161、-0.191、0.009，因此沒有明顯的相關(guān)性。

（二）主色的色彩情感分析

根據(jù)色彩知覺的相關(guān)性分析可知，冷暖感和體積感、軟硬感和輕重感兩對色彩知覺有明顯的相關(guān)性，而色彩形象坐標(biāo)是由橫軸構(gòu)成的冷暖、縱軸構(gòu)成的軟硬以及坐標(biāo)內(nèi)包含的清濁三種坐標(biāo)形成的，將小林重順研究的“色相與色調(diào)體系”內(nèi)130種色彩定位在色彩形象坐標(biāo)中（圖1）。為了研究主色的色彩情感，利用CIELAB色差公式，計算提取的10色主色和“色相與色調(diào)體系”內(nèi)顏色的色差，在單色色彩形象坐標(biāo)內(nèi)找到色差最小的對應(yīng)位置便得到圖2所示的四季主色色彩形象坐標(biāo)。在CIELAB色差公式中，“色相與色調(diào)體系”和提取的10色主色顏色值分別為L1、a1、b1和L2、a2、b2。由圖可知，主色在冷暖性兩側(cè)分布較為均勻，在人的主觀印象中秋季是偏暖色調(diào)的，但在主色色彩形象坐標(biāo)中包含藍(lán)、藍(lán)綠等色調(diào)使得這兩個季節(jié)的整體冷暖色調(diào)偏中性。這是因為文章中選用的林芝地區(qū)秋季源圖像為宏觀的全景圖，天空和湖水等作為季節(jié)要素不可分割的一部分，在色彩聚類過程中也沒有剔除它們的顏色，故在季節(jié)主色中出現(xiàn)相應(yīng)冷色調(diào)的色彩。另外季節(jié)主色在橫坐標(biāo)兩側(cè)均分布均勻，這意味著自然色彩搭配的軟硬均衡性。

三、主色在紋樣設(shè)計中的實際應(yīng)用

文章選用了玫瑰紋樣對其進(jìn)行配色設(shè)計，在圖3所示中左圖為10色主色色卡的配色紋樣，右圖為色卡適當(dāng)色彩重構(gòu)后的配色紋樣。為了使提取的主色彩在配色應(yīng)用上更具和諧性和美觀性，在實際應(yīng)用上往往進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳手貥?gòu)。在色卡的色彩重構(gòu)中，主要采用以提取色彩為主色的原則，選用適當(dāng)數(shù)量的顏色，通過小范圍內(nèi)調(diào)整顏色的明度、飽和度以達(dá)到整體色卡的最佳和諧性。為了更好地體現(xiàn)自然色彩的特點，在賦色過程中遵循了自然配色的規(guī)律，配色紋樣整體呈現(xiàn)的色彩情感在冷暖性和軟硬性方面均比較平衡。通過色彩重構(gòu)的方法配色設(shè)計的紋樣除具有此特點之外，還可以使紋樣色彩更加和諧。

四、結(jié)論

文章采用了初始聚類中心優(yōu)化的K-means聚類分割的方法對自然源圖片提取了主色，通過從色彩學(xué)和色彩心理學(xué)的角度分析自然色彩，并將色彩的配色規(guī)律應(yīng)用在紋樣設(shè)計上，可以為配色和色彩設(shè)計從業(yè)者提供理論參考。文章提取的是西藏林芝同一地區(qū)和同期時期的自然色彩，屬于宏觀自然色彩的提取和研究，設(shè)計師們也可以參考本文的方法針對其他地區(qū)和時間或者其他的生物原型進(jìn)行仿生色彩研究，將探尋的色彩配色模式和表達(dá)意象應(yīng)用于紋樣設(shè)計中，拓寬和豐富色彩的設(shè)計方法。■