张鲁燕,孙婷,孙艺博,田伟,祝成炎
(浙江理工大学,杭州 310018)
色彩是图案构成的最重要组成部分之一,有“图案灵魂”之称,在装饰效果中有着举足轻重的作用。图案色彩设计通常从自然色、民间色、传统色中产生灵感。其中,自然色彩是一切色彩美学的源泉,民间色、传统色是从自然景致色彩中攫取美学养分,经过认知、再设计、演变、积淀,而形成的具有民族区域特色或历史年代特色的色彩组配。仿生色彩设计就是直接以自然色彩为模仿和学习对象,加以生物原型色彩特征的归纳,并加以拓展应用的设计。色彩的光学物理性质会对人的心理和生理的情感产生影响。陈雁借助于因子分析的方法得出影响颜色感觉的物性因子和感性因子,陈丽丽对多种色彩之间的感觉、色彩刺激反应时间分别进行分析和评价。因此仿生色彩设计必须切合色彩的美感与色彩的情感,文章基于对色彩学和色彩心理学的学习应用,以西藏林芝地区的自然色彩为研究对象,提取主色并加以处理形成主要色彩组合。对色彩知觉和情感研究分析后,将提取的色彩经适当色彩重构后应用到实际的纹样设计中,为色彩的研究和应用提供新思路。
在自然色彩图像中,色彩存在分散性和多样性的特点。为了提取图像的主要色彩特征,我们往往用在图像空间里分布比较集中且占图像总像素数一定比重的主色来代表。主色提取的方法主要基于聚类的方法,常用的聚类方法有K-means聚类。
K-means聚类作为最经典的聚类算法,它的过程如下:
1.在样本数据中随机找出K个聚类中心;2.以欧几里得距离作为样本相似性的度量,计算除聚类中心外的样本数据与每个聚类中心的距离,并将剩余样本分配给距离最近的聚类中心;3.计算每一簇内各个样本数据的均值作为新的聚类中心;4.重复以上2和3步骤,直至准则函数收敛。
在K-means聚类算法中,由于图像分割的结果对初始聚类中心的选择较为敏感,张健沛等人提出一种优化初始聚类中心的选择的k-means算法。该算法在对初始聚类中心的选择优化中,首先在样本数据中选择一个样本作为第一个聚类中心,以欧几里得为距离公式计算剩余样本数据与第一个聚类中心的距离,选择距离最大的样本作为新的聚类中心。然后分别计算除两个聚类中心之外的剩余样本与前两个聚类中心的欧几里得距离,将剩余样本分配给每个相近的聚类中心,并比较每一簇内与聚类中心距离最远的样本数据,距离最大的样本为第三个聚类中心,循环该步骤直至找到所有所需要的K个聚类中心。实践证明,依据数据样本自身分布特点确定初始聚类中心提高了色彩主色提取的准确性。
使用初始聚类中心优化的K-means算法对图片提取主色彩,考虑到单幅图像中提取主色较少时不能完全体现出色彩的层次感,文章选用提取10色作为主色来表示单幅图像的色彩特征。在中国地域的自然风景色彩中,西藏独特的色彩组成了配色和纹样的基因库,另外强烈且分明的四季更是传达出不同的色彩美感。文章选取了西藏林芝同一地区和秋季同一时期拍摄的30张图像,使用初始聚类中心优化的K-means算法聚类对每张图像分别提取10个主色彩,并以提取主色面积的大小代表色彩在图像中的占比。将30张图像分别提取的主色彩拼合放在一起,再使用初始聚类中心优化的K-means算法对300色拼合主色进行二次聚类,便得到10色的主色色卡。二次聚类后10色主色彩的RGB颜色值分别为(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)。
图1 单色色彩形象坐标
图2 主色色彩形象坐标
图3 主色特性的纹样赋色
色彩知觉是色彩生理和色彩心理交互作用下诱发人产生的心理感知,针对织物常用的色彩知觉常用的有冷暖感、体积感、软硬感和轻重感。色彩知觉无法用精确的几个词汇精准表达,但可以借助实验通过言语尺度进行心理感受的测定分量化的感觉等级。为了量化色卡色彩样本的色彩知觉,文章采用了语义差分法让色彩感知正常的专业人员对10个颜色的4项色彩知觉进行评价,评价的等级分别有-3,-2,-1,0,1,2,3,越靠近等级3代表色彩传达的色彩知觉越热情、膨胀、柔软、轻盈,越靠近等级-3代表色彩知觉越高冷的、收缩、生硬、厚沉。记录颜色评价等级并求平均值,得到的色彩知觉等级如表1所示,利用SPSS将色彩知觉做相关性分析,得到的相关性数据如表2所示。
> 表1 色彩知觉的等级评价
> 表2 色彩知觉的相关性
由表2可知,冷暖感和体积感、软硬感和轻重感的相关性系数分别为0.917和0.914,两对色彩知觉呈现明显的相关性,即当色彩知觉越热情时,体积感越膨胀,当色彩知觉越柔软时,同时也会感觉到色彩越轻盈。冷暖感和软硬感、冷暖感和轻重感、体积感和软硬感、体积感和轻重感这四对色彩知觉的相关性系数分别为-0.329、-0.161、-0.191、0.009,因此没有明显的相关性。
根据色彩知觉的相关性分析可知,冷暖感和体积感、软硬感和轻重感两对色彩知觉有明显的相关性,而色彩形象坐标是由横轴构成的冷暖、纵轴构成的软硬以及坐标内包含的清浊三种坐标形成的,将小林重顺研究的“色相与色调体系”内130种色彩定位在色彩形象坐标中(图1)。为了研究主色的色彩情感,利用CIELAB色差公式,计算提取的10色主色和“色相与色调体系”内颜色的色差,在单色色彩形象坐标内找到色差最小的对应位置便得到图2所示的四季主色色彩形象坐标。在CIELAB色差公式中,“色相与色调体系”和提取的10色主色颜色值分别为L1、a1、b1和L2、a2、b2。由图可知,主色在冷暖性两侧分布较为均匀,在人的主观印象中秋季是偏暖色调的,但在主色色彩形象坐标中包含蓝、蓝绿等色调使得这两个季节的整体冷暖色调偏中性。这是因为文章中选用的林芝地区秋季源图像为宏观的全景图,天空和湖水等作为季节要素不可分割的一部分,在色彩聚类过程中也没有剔除它们的颜色,故在季节主色中出现相应冷色调的色彩。另外季节主色在横坐标两侧均分布均匀,这意味着自然色彩搭配的软硬均衡性。
文章选用了玫瑰纹样对其进行配色设计,在图3所示中左图为10色主色色卡的配色纹样,右图为色卡适当色彩重构后的配色纹样。为了使提取的主色彩在配色应用上更具和谐性和美观性,在实际应用上往往进行适当的色彩重构。在色卡的色彩重构中,主要采用以提取色彩为主色的原则,选用适当数量的颜色,通过小范围内调整颜色的明度、饱和度以达到整体色卡的最佳和谐性。为了更好地体现自然色彩的特点,在赋色过程中遵循了自然配色的规律,配色纹样整体呈现的色彩情感在冷暖性和软硬性方面均比较平衡。通过色彩重构的方法配色设计的纹样除具有此特点之外,还可以使纹样色彩更加和谐。
文章采用了初始聚类中心优化的K-means聚类分割的方法对自然源图片提取了主色,通过从色彩学和色彩心理学的角度分析自然色彩,并将色彩的配色规律应用在纹样设计上,可以为配色和色彩设计从业者提供理论参考。文章提取的是西藏林芝同一地区和同期时期的自然色彩,属于宏观自然色彩的提取和研究,设计师们也可以参考本文的方法针对其他地区和时间或者其他的生物原型进行仿生色彩研究,将探寻的色彩配色模式和表达意象应用于纹样设计中,拓宽和丰富色彩的设计方法。■