基于基因表达式编程和分形理论的服饰图案生成系统设计

伍玉彬

摘  要： 原有的服饰图案生成系统生成的结果单一，无法满足人们的审美需求，为此提出基于基因表达式编程和分形理论的服饰图案生成系统设计。在原有硬件结构的基础上，增加PIO按钮，合理选择控制总线，保证信号的传输速度稳定，根据数据选择器裁决信号，完成外设驱动;应用基因表达式编程，完成数次迭代，增加人机交互环节，计算适应值，确定影响因素，生成分形图案，完成系统设计。利用对比实验，验证所设计系统的有效性，实验结果表明，原有系统的生成结果较为单一，而所设计系统能够根据同一图形变换得出不同的形态。由此可见，所设计系统优于原有系统。

关键词： 服饰图案生成系统; 系统设计; 基因表达式编程; 分形理论; 系统测试; 结果分析

中图分类号： TN911.73?34; TS941.2              文献标识码： A                     文章编号： 1004?373X（2020）18?0125?03

Abstract： In allusion to the single generated results of the original dress pattern generation system， which cannot meet people′s aesthetic needs， a design of dress pattern generation system based on gene expression programming and fractal theory is proposed， on which the original hardware structure is retained. The PIO button is added， the control bus is selected reasonably to ensure the stable transmission speed of the signal. The verdict of signal is performed according to data selector to complete the peripheral drive. The gene expression programming is used to complete several iterations， and the human?computer interaction links is added to calculate the adaptive value， determine the influencing factors and generate fractal pattern， so as to complete the system design. The effectiveness of the designed system is verified by comparative experiments. The experimental results show that the generated results of the original system is relatively single， while the designed system can obtain different forms according to the same graph transformation. It can be seen that the designed system is superior to the original system.

Keywords： dress pattern generation system; system design; gene expression programming; fractal theory; system testing; result analysis

0  引  言

隨着生活水平的不断提升，人们的消费观念以及审美观念开始产生变化，对于穿衣搭配的关注度也在提高，使得服饰设计行业发展迅速，从而使服饰的设计制作技术以及缝制方法不断革新。服装的图案版型创新逐渐成为服饰制造企业提升市场竞争力的主要手段[1]。随着网络技术以及计算机技术的飞速发展，计算机设计系统能够基本满足设计师的应用需求，一个好的计算机设计系统能够为设计者提供一定的灵感思路，并辅助其完成设计。服饰设计过程中，很大一部分工作是针对图案设计的。在传统的设计过程中，通常是由设计者将头脑中的构图，使用纸笔将其表达出来，再经过修改研究，最终完成定稿[2]。但由于这种方法所受到的限制太多，且后续的修改过程十分复杂繁琐，无法满足现代人们高标准的审美需求。为此采用基因表达式编程以及分形理论，可以帮助生成服饰设计图案，利用分形的自相似性，构造各式各样且高分辨率的服饰图案，再使用计算机程序，将其参数合理修改，达到高质量的艺术效果，满足人们的审美追求[3?4]。

1  服饰图案生成系统硬件设计

1.1  硬件总体结构

在原有硬件结构的基础上，增加PIO按钮和相关配置，将图像数字化编码、图像数据处理以及图像存储结合至一体，其具体情况如图1所示。

由图1可知，在原有硬件环境中，使用Verilog HDL硬件描述语言，完成自定义模块的编写，并设置相关系统功能。通过SOPC Builder，添加Nios处理器、存储器等相关组件。结合实际需求设计系统模块，在组成系统构架的过程当中，利用总线将其相关组件合理连接[5?6]。

1.2  控制总线选择

为满足不同外设功能的需求，维持系统的正常运行，其系统总线必须拥有多种传输方式，完成主设与外设之间的数据传输。利用SOPC环境生成由可编程阵列逻辑内部单元构成的互连逻辑。将总线的时序动作简化，使高速外设集成化更加有利[7]，其全部的信号都是高电平或者低电平有效，从而加快了信号的传输速度，根据数据选择器接收信号，完成对外设的驱动，无需再次设置电平数值。连接结构图如图2所示。

由图2可知，相关数据及控制信号各有专用的外端接口，且接口都是相互分离的，外设无需对地址总线及数据总线识别选取，避免了在未选中时输出无效的设置情况发生[8?9]。至此，完成服饰图案生成系统硬件的优化设计，并在此基础上，应用基因表达式编程以及分形理论，完成系统的软件部分设计。

2  基于基因表达式编程和分形理论的服饰图案生成系统软件设计

2.1  适应度函数建立

将基因表达式编程应用在分形艺术设计当中，通过数万次迭代函数可以得到各式各样的服饰艺术图案，在遗传算法的基础上，增加人机交互环节，将用户的需求融入至基因表达式当中。设定用户评价分值数列[Vee=1，2，…，x]，使[Vmax=Vk;Vk≥Ve，e=1，2，…，x]，[Vmin=Vf;Vf≤Ve，e=1，2，…，x]，则能够采用标准差方式计算得到：

式中：[T]为共识度;[V]为所有用户评价结果的平均值;[e]与[x]均为正整数，且[1≤e≤x]。同理可以得到其满意度如下：

结合式（1）与式（2），得到适应度函数的共识满意度为：

式中：[m]为共识度T所占的适应值比例;[n]为满意度[G]所占的适应值比例，且[m+n=1]。

由上述计算公式能够得知，适应值是由适应度函数所决定的，但由于各个用户的主观评价并不相同，导致适应度函数无法保证客观性[10?11]。因此从中提取出共识度以及满意度，并以此为依据，计算得到适应值，完成交互。

2.2  服饰图案生成

分形一般分为随机性分形与确定性分形2类。其中确定性分形具有可重复性，即使在图案生成的过程当中加入一定的随机影响因素，得到的最终结果仍然确定不变[12]，还具有一定形成特性，能够模拟植物或生物的结构。通过源代码的编写，应用计算机技术完成符合人们审美需求的服饰图案设计，其部分代码如下：

m_s;                   //将参数传递给用来调用绘制分形函数

UF_terminate （）;

return result;

完成上述操作后，确定影响因素，并通过计算机程序的反复迭代，生成分形图案，其具体流程如图3所示。

由图3可知，根据迭代次数的不同，能够得到不同表达效果的服饰图案。分形图案各部分之间不是单纯的图形堆砌，而是通过各个因素的相互影响达到一定的平衡，以达到差异与和谐的统一[13?15]。至此，应用基因表达式编程及分形理论完成服饰图案生成系统的设计。

3  服饰图案生成系统功能测试

为验证所设计的基于基因表达式编程和分形理论的服饰图案生成系统的有效性，设计仿真对照实验。将原有系统所生成的图案结果与所设计的基于基因表达式编程和分形理论的服饰图案生成系统结果进行对比分析，完成测试。

3.1  测试过程

利用OpenGL开放式图形库强大的图形处理功能以及兼容性能来保证实验的顺利完成。OpenGL的高效实现存在于Windows的部分UNIX平臺和Mac OS，其运行过程取决于硬件平台的能力，为此实验采用型号为Ins 14?5493?R1625S的计算机，其硬盘容量为512 GB SSD，显示芯片型号为MX230，能够支持OpenGL的正常运行。OpenGL具体操作界面如图4所示。

通过上述操作完成实验准备工作，并经过系统分析得到服饰图案结果，将其结果与原有系统生成结果对比。

3.2  测试结果分析

通过OpenGL模拟器将基因表达式编程和分形理论应用到服饰图案的生成系统后所得到的结果与原有系统结果的对比如图5所示。

由图5可知，原有系统所生成的结果虽然也具有一定的逻辑性，能够应用到服饰设计当中，但其生成的图案固定，图案设计结果单一，无法满足大众的需求。而将基因表达式编程以及分形理论应用至服饰图案的生成系统当中后，将所生成的图案，通过对旋转角度以及生成规则的改变，完成多次生成，从而得到同一图形的不同形态。

4  结  语

本文将基因表达式编程以及分形理论应用于服饰图案生成系统中，通过对系统软件及硬件的设计得到了新的服饰图案生成系统。经实验对比，该系统能够根据同一图形变换得出不同的形态，构造各式各样且高分辨率的服饰图案，达到较高质量的艺术效果。

参考文献

[1] 姜代红，尹洪胜，张三友.采用基因表达式编程的自适应层次聚类方法[J].华侨大学学报（自然科学版），2018，39（3）：435?438.

[2] 姜玥，何林霖，刘倩.基于尖Γ云模型的基因表达式编程算法研究[J].西南民族大学学报（自然科学版），2018，44（3）：291?296.

[3] 曹维，林毅申.连续编码的基因表达式编程算法[J].计算机工程与设计，2017，38（3）：682?686.

[4] 刘琨，黄冠华.采用基因表达式编程的沟灌入渗模型参数估计方法[J].水利学报，2017，48（11）：1293?1302.

[5] 王超学，张婧菁，吴书玲.采用混合策略的改进基因表达式编程[J].计算机科学与探索，2017，11（1）：163?170.

[6] 蒋宗礼，王光亮.基因表达式编程算法的改进[J].计算机工程与设计，2017，38（12）：3298?3305.

[7] 宋富成，崔莲花，朴金梅，等.基于启发式和基因表达式编程算法预测离子液体的pEC_（50）值[J].青岛大学医学院学报，2017，53（3）：312?316.

[8] 李婷婷，江朝晖，饶元，等.结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割[J].中国图象图形学报，2017，22（5）：575?583.

[9] 梁发超，刘诗苑，刘黎明.基于分形理论的乡村聚落景观空间特征及演变：以厦门市为例[J].应用生态学报，2017，28（8）：2640?2648.

[10] 孙秀丽，宋碧颖，刘文化，等.基于分形理论的疏浚淤泥固化土孔隙结构定量化研究[J].大连理工大学学报，2018，58（2）：153?158.

[11] 王森，许强，罗博宇，等.基于分形理论的南江县滑坡敏感性分析与易发性评价[J].水文地质工程地质，2017，44（3）：119?126.

[12] 王旭玮.民族传统服饰印染图案的设计与运用[J].染整技术，2017，39（7）：65?67.

[13] 窦林贤.分形理论在服饰印花图案设计中的优势与应用[J].武汉纺织大学学报，2018，31（3）：46?50.

[14] 周珞璟.民族服饰图案在艺术设计中的应用探索[J].包装工程，2018，39（8）：268?271.

[15] 赵静，钟蔚.楚系青铜器龙纹在服装中的应用研究[J].服饰导刊，2019，8（2）：51?58.