段世昌
摘 ?要: 在藝術(shù)領(lǐng)域中,計算機(jī)圖形處理技術(shù)的運(yùn)用成為新的藝術(shù)創(chuàng)作手段和表現(xiàn)形式。為探討遺傳算法在藝術(shù)作品設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用,以便進(jìn)行智能化的計算機(jī)輔助,提出通過實(shí)數(shù)編碼遺傳算法來實(shí)現(xiàn)版畫藝術(shù)的數(shù)字化設(shè)計。首先,對版畫的藝術(shù)設(shè)計過程和數(shù)碼版畫制作流程進(jìn)行分析;然后,通過對版畫圖案的分析和概括,抽象出構(gòu)成版畫所需的紋樣,利用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的交叉、變異操作生成豐富的紋樣基因庫;最后,以用戶滿意度為需求確定適應(yīng)度函數(shù)并設(shè)計數(shù)碼版畫紋樣組裝方案流程。算法仿真結(jié)果驗(yàn)證了提出方法的可行性和有效性。
關(guān)鍵詞: 版畫藝術(shù); 實(shí)數(shù)編碼; 遺傳算法; 數(shù)碼版畫; 用戶滿意度; 紋樣
中圖分類號: TN911.73?34; TP393 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號: 1004?373X(2019)13?0073?03
Research on engraving artwork design method based on
real number coding genetic algorithm
DUAN Shichang
(Anyang University, Anyang 455000, China)
Abstract: The application of computer graphics processing technology in art field becomes the new artistic creation means and expression pattern. In order to explore the application of genetic algorithm in the field of artwork design, and carry out the intelligent computer?aided operation, the digital design of engraving artworks is realized by means of real number coded genetic algorithm. The artistic design process of the engraving and the digital engraving production process are analyzed. The dermatoglyphic pattern needed by engraving composition is abstracted by means of analysis and summarization of the engraving pattern, and the crossover and mutation operations of the real number coding genetic algorithm are used to generate the gene pool with rich dermatoglyphic patterns. The fitness function is determined according to user satisfaction. The process of digital engraving pattern assembly scheme is designed. The feasibility and effectiveness of the proposed method are verified with algorithm simulation results.
Keywords: engraving artwork; real number coding; genetic algorithm; digital engraving; user satisfaction; dermatoglyphic pattern
0 ?引 ?言
傳統(tǒng)版畫藝術(shù)最早是以木刻版畫的形式在世界范圍廣泛流傳,也是我國國粹的精華。我國版畫最早用于佛教領(lǐng)域,后隨著多民族文化交流逐漸發(fā)展出各式各樣的版畫印刷術(shù)。19世紀(jì)70年代,版畫藝術(shù)慢慢的發(fā)展出新形態(tài)的藝術(shù)形勢——現(xiàn)代版畫。
隨著計算機(jī)輔助設(shè)計技術(shù)的飛速發(fā)展,在藝術(shù)領(lǐng)域中計算機(jī)圖形處理技術(shù)的運(yùn)用,成為新的藝術(shù)創(chuàng)作手段和表現(xiàn)形式。通過將機(jī)器智能應(yīng)用在藝術(shù)設(shè)計工作中,可以使得計算機(jī)與美術(shù)完美結(jié)合,設(shè)計出更加符合形象思維和邏輯思維的創(chuàng)新作品[1?3]。隨著人工智能技術(shù)概念的廣泛傳播,各種智能計算方法層出不窮,其中,起源于20世紀(jì)50年代的演化算法是目前較為熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[4]。演化算法是一類模擬自然界遺傳進(jìn)化規(guī)律的仿生學(xué)算法,遺傳算法是其中的一個分支。隨著演化算法的不斷發(fā)展,通過遺傳算法進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計已經(jīng)成為一種重要的輔助設(shè)計手段,同時也成為近年來的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[5]應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法構(gòu)建產(chǎn)品造型細(xì)化設(shè)計系統(tǒng),進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)原始設(shè)計方案的優(yōu)化。文獻(xiàn)[6]設(shè)計一種兼顧Pareto前沿平滑性和均勻性的遺傳算法初始解構(gòu)造方法,有效解決了復(fù)雜工業(yè)產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計的計算密集問題,提升了產(chǎn)品的質(zhì)量。
通過上述研究可以看出,遺傳算法在產(chǎn)品設(shè)計輔助方面具有一定的優(yōu)勢。因此,本文采用遺傳算法來解決數(shù)字版畫設(shè)計過程中的紋樣變形(變異操作)和組合(交叉操作)等問題。不同于文獻(xiàn)[5?6]采用的標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法,本文利用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法來描述版畫紋樣的輪廓曲線。此外,通過賦予不同權(quán)值的用戶滿意度評分來獲取迭代進(jìn)化的適應(yīng)度值,其中用戶分為普通用戶和專業(yè)用戶。實(shí)例應(yīng)用結(jié)果證明了提出方法的適用性和創(chuàng)新性。
1 ?版畫的藝術(shù)形式
1.1 ?版畫的藝術(shù)設(shè)計介紹
早期版畫作為一門藝術(shù)具有比較強(qiáng)烈的民族文化或者宗教文化特色,如圖1所示的《金剛般若波羅密經(jīng)》,主要利用石、木、金屬和絲網(wǎng)版材參與制版,包括凸版版畫、凹版版畫。不同于傳統(tǒng)版畫,數(shù)碼版畫的制作借助先進(jìn)的計算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)。
1.2 ?數(shù)碼版畫制作流程
首先對版畫的藝術(shù)設(shè)計過程進(jìn)行分析,如圖2所示。版畫的藝術(shù)設(shè)計過程是通過夸張和變形的手法,將不規(guī)則的紋樣合理搭配,建立豐富形象的過程。
由上述版畫的藝術(shù)設(shè)計過程介紹可以看出,數(shù)碼版畫制作需要將多種實(shí)物掃描成圖像素材,并在電腦里進(jìn)行制作,其流程如圖3所示(以木刻版畫為例)。整個過程可以分為三個部分:采集過程、制作過程和輸出過程。
2 ?基于遺傳算法的數(shù)碼版畫設(shè)計方法
遺傳算法是一種基于達(dá)爾文進(jìn)化論的演化算法,它模擬了自然選擇、物競天擇和適者生存的現(xiàn)象,通過[N]代的遺傳、變異、交叉、復(fù)制,進(jìn)化出問題的最優(yōu)解[7]。為了打破慣性思維,通過對版畫圖案的分析和概括,抽象出構(gòu)成版畫所需的紋樣,利用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的交叉、變異操作生成豐富的紋樣基因庫。
2.1 ?基于實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的紋樣生成
在圖像素材采集后,抽象出構(gòu)成版畫所需的紋樣并通過二維平面產(chǎn)生紋樣的輪廓曲線,并令[Ocur=(ρi,γi,θi), ?i=0,1,2,…,n]表示該輪廓曲線。本文采用實(shí)數(shù)編碼方式來表示該曲線[8]:
此外,為了滿足消費(fèi)者的心理需求,以用戶滿意度為需求確定適應(yīng)度函數(shù)并設(shè)計數(shù)碼版畫紋樣組裝方案流程。
2) 變異算子。設(shè)變異概率為[Pm],當(dāng)?shù)^程中隨時數(shù)[r∈[-1,1]]小于[Pm]時,在上、下半部兩條曲線上分別抽取[m(0 2.2 ?基于用戶滿意度的適應(yīng)度函數(shù)確定 將用戶分為普通用戶[a]和專業(yè)用戶[b],并分別對其設(shè)置不同的權(quán)值0.4和0.6,那么紋樣的造型特征得分為:圖4 ?基于實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的數(shù)碼版畫紋樣組裝方案流程
3 ?仿真驗(yàn)證結(jié)果
3.1 ?實(shí)驗(yàn)配置參數(shù)
本文以“自然風(fēng)景木刻版畫設(shè)計”為實(shí)際案例進(jìn)行具體仿真測試以便驗(yàn)證提出算法的可行性。實(shí)驗(yàn)PC主機(jī)的硬件配置為:Intel酷睿I5?8500四核CPU,主頻為3.0 GHz;4 GB內(nèi)存;NVIDIA GTX 970顯卡(4 GB顯存);300 GB硬盤。
遺傳算法的參數(shù)設(shè)置如下:群體大小為100,終止進(jìn)化代數(shù)為150,交叉概率為0.4,變異概率[11]為0.002。
3.2 ?版畫設(shè)計結(jié)果
運(yùn)用基于實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的數(shù)碼版畫紋樣組裝方法得到了用戶滿意度最高的版畫設(shè)計結(jié)果,如圖5所示。
從圖5可以看出,提出的方法不僅能豐富設(shè)計人員的設(shè)計思路,而且能使設(shè)計過程實(shí)現(xiàn)智能化、自動化。此外,版畫設(shè)計的平均用戶滿意度能夠達(dá)到90%左右,較好地符合了大眾審美需求。
4 ?結(jié) ?語
本文提出一種基于實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的版畫紋樣自動輔助設(shè)計方法。該方法采用實(shí)數(shù)編碼方式表示版畫紋樣曲線。主要通過變異操作實(shí)現(xiàn)紋樣的形變,從而產(chǎn)生大量新的樣本源;通過交叉操作實(shí)現(xiàn)紋樣的組裝,利用變異概率擴(kuò)大樣本組合的空間。版畫設(shè)計實(shí)例結(jié)果驗(yàn)證了該算法的可行性。但是實(shí)際設(shè)計場景中遺傳算法的參數(shù)設(shè)置對性能影響較大,且容易出現(xiàn)局部最優(yōu)現(xiàn)象,因此,后續(xù)將對如何解決這兩個問題開展進(jìn)一步研究。
參考文獻(xiàn)
[1] HIRAOKA Y, MURAKAMI T, YAMAMOTO K, et al. Method of computer?aided fault tree analysis for high?reliable and safety design [J]. IEEE transactions on reliability, 2016, 65(2): 687?703.
[2] FLURY S, SCHMIDT S Z, PEUTZFELDT A, et al. Dentin bond strength of two resin?ceramic computer?aided design/computer?aided manufacturing (CAD/CAM) materials and five cements after six months storage [J]. Dental materials journal, 2016, 35(5): 728?735.
[3] TRUONG A H, ZINGG D W, HAIMES R. Surface mesh movement algorithm for computer aided design based aerodynamic shape optimization [J]. AIAA journal, 2016, 54(2): 1?15.
[4] CHEN L, SASS L. Generative computer?aided design: multi?modality large?scale direct physical production [J]. Computer?aided design and applications, 2016, 14(1): 83?94.
[5] 蘇建寧,陳肖,張書濤,等.基于進(jìn)化算法的產(chǎn)品造型創(chuàng)新設(shè)計方法研究[J].工程設(shè)計學(xué)報,2016,23(2):136?142.
SU Jianning, CHEN Xiao, ZHANG Shutao, et al. Research on innovative design method of product modeling based on evolutionary algorithm [J]. Journal of engineering design, 2016, 23(2): 136?142.
[6] 馮國奇,崔東亮,張亞軍,等.樣本視角下面向復(fù)雜產(chǎn)品多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計的混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):遺傳算法技術(shù)[J].計算機(jī)集成制造系統(tǒng),2016,22(6):1403?1414.
FENG Guoqi, CUI Dongliang, ZHANG Yajun, et al. Hybrid artificial neural network?genetic algorithm technology for multi?objective optimization design of complex products under sample perspective [J]. Journal of computer integrated manufacturing systems, 2016, 22(6): 1403?1414.
[7] BHARATHI C, REKHA D, VIJAYAKUMAR V. Genetic algorithm based demand side management for smart grid [J]. Wireless personal communications, 2017, 93(2): 481?502.
[8] KALAYCI C B, POLAT O, GUPTA S M. A hybrid genetic algorithm for sequence?dependent disassembly line balancing problem [J]. Annals of operations research, 2016, 242(2): 321?354.
[9] BHARATHI C, REKHA D, VIJAYAKUMAR V. Genetic Algorithm Based Demand Side Management for Smart Grid [J]. Wireless Personal Communications, 2017, 93(2): 481?502.
[10] FRIEDRICH T, K?TZING T, KREJCA M, et al. The Compact Genetic Algorithm is Efficient under Extreme Gaussian Noise [J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2017, 21(3): 477?490.
[11] YU Z, CUI H, SUN X. Genetic?algorithm?optimized wideband on?chip polarization rotator with an ultrasmall footprint [J]. Optics Letters, 2017, 42(16): 3093.