黎锦图案数字化技术研究进展

高华玲

摘要：海南黎族黎锦技艺是世界级非物质文化遗产。黎锦图案的数字化有效地保护和传承了黎族文化的精髓。本文从黎锦图案数字化的意义、发展、处理过程以及应用几个方面论述了黎锦图案数字化保护的方法。随着人工智能技术的发展，深度学习算法对于图像处理的准确度达到98%以上，将深度学习算法应用于黎锦图案特征提取、分类和拼接，是黎锦图案样式传承和创新的又一途径。

关键词：黎锦 数字化 创新 特征提取

1黎锦图案数字化的意义

随着2012年将海南黎锦织锦技艺确定是世界级非物质文化遗产，黎锦图案的研究略有增加，但是仅限于研究黎锦的文化内涵的艺术层面，对黎锦图案数字化技术的研究较少，仅有海南师范大学信息科学技术学院周玉萍教授带领的研究团队构建了图案数据库，研究了图案拼接技术，数字化技术的研究尚不深入。现存的传统黎锦图案的数量仅有100余种，黎锦图案的数字化创新研究有利于传承传统的图案数据，更能有效的增加新的设计图案，丰富黎锦图案的种类。黎锦图案的数字化和数字化图案的处理、应用是黎锦技艺得以发展的重要基础，对海南黎族文化的发扬有着重大作用。

2黎锦图案数字化技术研究现状

黎族黎锦服饰为海南少数民族的服饰，国外基本没有对黎族黎锦服饰的研究。但国内有少量的研究，中南民族大学民族学博物馆的林毅红教授对黎族的黎锦传统工艺文化的研究长达20余年，2011年获得了国家社科基金研究项目《国际旅游岛建设背景下海南黎族传统工艺数字化技术保护研究》，并撰写了专著《黎锦传统工艺文化与数字化保护研究》，书中全面系统的梳理了传统黎锦工艺、黎锦图案、黎锦服饰的历史与传承现状，分析并提出了当下与未来的保护措施、传承方式与传播方法，尤其提出黎锦传统工艺数字化保护的必要性和黎锦传统工艺数字化保护的技术线路与技术手段。海南省群众艺术馆艺术研究室主任王海昌编著的《黎锦织锦图谱》-书收集了大量的黎族传统织锦图谱的资料和图片。海南大学艺术学院的杨洁副教授主要研究少数民族服饰，对黎锦艺术提出了数字化保护和推广机制。海南师范大学周玉萍教授带领的团队对黎锦图案数字化技术进行了初步的研究，利用php和MysoL技术构建黎锦图案基因数据库、利用MATLAB软件提取黎锦图案元素并对其进行各种变换、组合、重构新的有意义的图案。

在黎锦图案数字化的研究者中，包括艺术类专业的学者和计算机类专业的学者，但是尚没有研究者从计算机数据分析、人工智能算法的角度研究数字化的黎锦图案。现阶段，黎锦图案数字化技术的相关研究尚不深入，此项研究将计算机前沿的新技术应用于传统的民族文化传承和保护中大大促进海南黎族民族艺术瑰宝的数字化进程，促进黎锦图案纹样的保存与传承。

3黎锦图案数字化过程

民族服饰图案数据化的过程包括图案资料采集、图案数字化转换、数据库的建立和数字化图案的现代应用四个方面。数字化图案资料的采集可以通过下面几个途径进行：

3.1互联网

互联网上存储的数字化资源是不断更新变化的，为了获取互联网上相关生产企业、研究者、非遗文化传承人发布出来的电子共享资源，利用互联网数据爬取技术，在几个主要的发布网站进行资源获取。

3.2扫描公开发表的正版书籍

通过扫描权威的黎锦图案书籍，获取前人的拍摄或者收集到的图案素材，对素材进行分类整理，获得较为全面的黎锦图案原图，是主要的黎锦图案获取途径。

3.3 田野调查拍摄

深入到海南哈、杞、润、赛、美孚五大方言传承地、黎锦博物馆、黎锦研究所等进行实地访谈、拍摄，收集一手田野调查资料。

完成黎锦图案的数字化采集之后，需要对这些图像进行筛选、去重、分类和绘制，才能在后期的数据库构建和图像的处理中更加方便的应用。

采集完成的图案数字化需要保存组成图案的基元和图案的组合构图，通过抠图或者模仿绘制保存的格式可分为位图图案和矢量图案，位图和矢量图各有其优缺点。

位图格式的图案是由数码相机、手机、扫描仪等捕捉拍照设备获取的由像素点构成的图像。常见的位图格式有jpg、prig、gif、bmp、psd等，主流的操作软件就是Photoshop，位图色彩丰富，表达图案更加逼真、自然，但是放大图像则会失真，图像以像素为单位，不易编辑和处理。矢量图格式的图案则是由软件绘制，色彩、线条等图元均可以独立编辑，表达图案清晰、简洁。常见矢量图格式有ai、cdr、svg等，编辑软件以illustator和coreldraw为主，图案缩放不失真，存储容量小，但是表达信息缺失，色彩变化小，图像的还原度差。

目前黎锦企业一般将黎锦图案绘制为矢量的基本单元，再利用计算机进行排版设计，完成黎锦图案数字化转换。例如保亭县黎锦研究室组建的新达达公司，美工人员将摄像、扫描得来的黎锦图案用CoreIDRAW软件绘制成矢量图形，用计算机编排成适当大小的图案，织锦工依据图案进行织锦。目前热度较高的卷积神经网络CNN和生成对抗神经网络算法GAN的图像对象是位图格式，位图格式在使用算法处理时能够转换成数字矩阵，存储为位图格式有利于将数字化的黎錦图案用深度学习算法深入处理黎。可使用经典的Photoshop软件进行图案的预处理应选取合适的图案大小进行保存如图片过小，位图图像放大会失真，如过大，则会影响算法的运行效率。

黎锦图案数据库的构建记录了每一张图片的来源、分类和内涵，并利用计算机技术将原始图案中提取基本组成单元，并用Photoshop绘制基本型。规范化的数据存储有利于数据的进一步分析和使用，比如可以设计基于数据库的黎锦图案管理系统、黎锦图案的宣传网站、以及使用数据分析的方法研究黎锦图案的内部联系、研究图案的拼接技术和图案的创新生成技术等。

黎锦图案的应用领域目前集中在民族服饰、箱包的装饰等，进一步探究黎锦图案的应用领域，提高在现代市场中的出现比重和频率，更加有利于民族文化的传承。

4数字化黎锦图案的创新

黎锦技艺有着悠久的文化历史，是黎族人民的无声语言。传统黎锦以表现黎族生产生活的场景、自然崇拜和祖先崇拜为主。目前黎锦制作仍然以这些图案花纹为主进行刻板的模仿图案设计上缺乏创新，产品形式和内容较为单一，产品开发过于简单。传统的黎锦图案仅存有100多种，随着黎锦图案的现代变迁，图案的颜色更加靓丽，图案的样式也衍生出新的变形图案。黎锦图案的创新设计，推动黎锦技艺永盛不衰、不断发展。目前学者们研究的创新图案是在原有图案的基础上进行变形和组合，有的利用matlab软件，也有的使用分形艺术。随着深度学习算法在图像领域的成功应用，利用深度学习算法进行图案特征的提取，新图像的自动分类和创新图样的生成均成为可能。

目前深度学习算法中的卷积神经网络和生成对抗神经网络等算法在计算机图像的特征识别和图像的生成中表现突出，将相关算法应用到黎锦图案的拼接与创新是完全可行的。卷积神经网络算法可以提取图像中的特征，训练好的模型可以用来将某一新输入的图像进行分类。生成对抗网络包括一个生成器和一个判别器，生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实，以骗过判别器为目的。判别器来判别生成图像的真假。生成器和判别器不断的进行博弈。最终计算机可以从无到有生成图案，并且可以骗过判别器的判断，这时生成的图案便是创新的图案。

5总结

黎锦图案的数字化过程需要收集更加全面、真实的图样，包括现代流传的图案和历史存在过的图案，因此这个过程需要长时间的积累和深入到农村去调查。对于拍照和扫描后得到的图案仍需要做整理，甚至一一绘制，鉴于进一步处理的需要，要求数字化的图案应为位图格式。利用深度学习算法对图案进行特征提取，模型訓练，使之能够处理数字化图案，挖掘更深层次的信息，包括自动分类、图案拼接技术和图案生成技术的研究都是黎锦图案数字化方向的创新研究。

参考文献

[1]赵晶，王高嫒.关于数字化民族服饰图案文化的保护与研究[J].美术教育研究，2011（12）：20-21.

[2]高飞，少数民族服饰图案数字化学习平台构建研究[D].云南师范大学，2018.

[3]王瑞莲.海南黎族织锦的现代变迁[J].贵州民族大学学报（哲学社会科学版），2012（2）：83-87.

[4]杨洁，海南黎锦艺术的数字化保护与推广[J].海南热带海洋学院学报，2017（3）：32-36.