池州傩戏面具色彩特征分析介入文创产品开发研究

吴 晴，胡欢欢，郑茵尹

（池州学院a.文学与传媒学院；b.大数据与人工智能学院，安徽 池州 247000）

党的“二十大报告”指出，传承中华优秀传统文化，促进中华优秀传统文化创造性转化、创新性发展，满足人民日益增长的精神文化需求[1]。《池州市“十四五”文化和旅游发展规划》提出，大力培育文化旅游创意产业，积极扶持和推进独有的地方文化资源如池州傩戏、青阳腔、青阳农民画等的创新发展和转型升级，采取合作、授权、独立开发等方式，鼓励有市场潜力的非遗项目进行文创产品的设计与开发[2]。池州曲艺民俗文化资源丰富，池州傩戏、青阳腔、东至花灯、九华山庙会等均为国家级非物质文化遗产。池州傩戏被誉为“戏曲活化石”，有着漫长的发展历史，表现形式也逐步由驱疫压邪、逐鬼敬神向祈福纳福、悦神娱祖的方向转变。池州傩戏面具的主要艺术特征是写实性和象征性，体现了池州地域文化特点以及人们对生活经验的认识与感知。因此，在地方文化创意产品开发中，应发挥池州傩戏面具的应用价值。

1 文献回顾

1.1 傩戏面具文创产品设计

文化创意产品作为承载中华优秀传统文化的重要载体，色彩设计是其重要组成部分[3]。在文创产品的设计与开发中，探讨具有代表性的文化色彩，可以深度挖掘文化元素的实质内涵，是扩宽文创产品开发的空间和渠道，也是繁荣地方文化与旅游产业的重要命题。长期以来，学术界有关傩戏面具的研究主要涉及面具的造型特征[4]、美学价值[5]、艺术内涵[6]等方面。而有关文创产品的研究多聚焦于非遗手工艺[7]、馆藏文化[8]、乡土文化[9]、传统文化[10]等方面。在傩戏面具与文创产品的融合层面，主要涉及设计原则和方法[11]、设计应用和案例[12]、创新设计的研究和探索[13]等。学者们从视觉艺术、设计与创新等角度出发，丰富了傩戏面具文创产品的研究视角，但在研究方法上，主要以思辨性研究为主，缺乏实证性研究，在研究内容上，鲜有利用计算机技术从色彩特征分析介入文化创意产品开发的深度有效研究[14]。鉴于此，用理性的科学研究态度，依托数字化技术分析和提取池州傩戏面具的色彩信息，总结和归纳傩戏面具素材库内的地方性、文化性色彩，并将所得结果应用于文创产品的开发设计中进行研究，有利于打破当前池州文创产品开发设计的用色瓶颈[15]。以独特的方式展现池州傩戏面具的色彩与魅力，使文化创意产品真实地呈现池州的地方特色，进而形成“文、景、物、购”融合发展格局，促进池州文旅产业高质量发展。

1.2 池州傩戏面具艺术特征

傩戏作为一种艺术形式，一直以来都备受国内外学者的关注和研究。1986 年，贵池县文化部门成立了“贵池戏曲志”编辑室，致力于傩文化研究。“十三五”时期，池州通过打造“千年傩”等系列演艺产品，举办杏花村文化旅游节等一系列节庆活动，培育了具有品牌影响力的文化旅游节会。池州傩戏面具作为一种古朴艺术形式，其造型夸张、色彩艳丽的独特特征和魅力为文创产品的设计带来了无限可能。池州的傩戏面具种类繁多，面具的造型和数量也因表演内容和宗族的不同会有一定的差异，面具的制作者需要对木艺、绘画和雕刻等技巧都有着精通地掌握。面具的装饰色彩比较质朴饱满，用寥寥数笔却能展现出丰富的韵味，并散发出强烈的表现力。在面具上应用较广泛的色彩，主要有红、黑、白、绿、紫、黄（金）和褐等颜色，这些色彩根据人物的身份和性格而有所区别，表示对剧中人物的褒贬，既具有一定的写实性，又富有象征性。例如，红色和金色通常用于善良、忠勇和正直的正面人物，如玉帝、二郎神、土地神、禄星及关公；黑色、褐色和绿色代表着神秘怪诞、凶猛刚烈的人物角色，如魁星、千里眼、包公、财神、赵虎和周仓；而白色和肤色则常用来描绘与现实生活中相关的世俗人物，例如孟姜女、刘文龙、范杞良、土地母、梅香和小官等。总的来说，大部分的傩面具保留了狞厉威猛的特征，但众生相的部分面具则是以滑稽、和善的面目呈现。

2 池州傩戏面具色彩特征采集及建立配色模型

2.1 色彩特征采集方法

在图像处理和识别领域，色彩的研究一直是备受众多学者关注的热点课题。目前，针对色彩特征的采集、分析和应用方法在计算机网络等领域已经涌现出多种相对成熟的技术，并广泛应用于实践中。其中，常用的色彩研究技术主要包括CorelDRAW 软件、颜色直方图、颜色矩、K-Means算法、模糊C-均值聚类以及MCCQ 颜色量化算法等。这些方法各自有自己的优缺点，如平面设计制作软件CorelDRAW 操作简单，色彩提取比较快捷，但不适合于处理批量图片。颜色直方图是研究图像色彩信息的一种科学有效方式，能够反映不同图像的色彩信息在图像色彩空间中所占有的比例，缺点是不同图像可能存在相同的颜色概率分布问题，色彩提取结果量大，需要进行二次计算[16]。相比之下，颜色矩提取出的颜色特征更加简洁，但该技术不能完全表达色彩在图像中的分布特征和信息内容，匹配时容易出现一些错误。K-Means算法是将所有像素的颜色聚类到明确的初始颜色下，并将同一初始颜色中的像素归类为一类颜色，可以快速处理批量图片[17]，缺点是对于噪点和异常点比较敏感，聚类中心点的随机选取会直接影响聚类结果的质量和效率[18]。模糊C-均值聚类，也称作FCM 聚类算法，模糊C-均值聚类算法可以将图像分割成色块，并将提取的颜色特征与数据库中的颜色语义进行比对，从而得到相应的色彩[19]。MCCQ 颜色量化算法则是通过将图像颜色映射到RGB 色彩空间中得到一个包含所有颜色的立方体，其原理基于分量R/G/B 的最大值和最小值的差[20]。综上所述，在颜色特征提取方法上，需要综合考虑各种方法的优缺点，根据具体研究需求选择合适的技术手段，以充分发挥其优势，获得最佳的计算结果。

2.2 选择色彩分析方法

在光线条件不受控制的情况下，RGB 颜色空间对光线的变化非常敏感。因此，在池州傩戏面具图像中，受自然光、环境光以及拍摄技术等因素的影响，会导致同一种面具色彩在图像中呈现着不同RGB值。所以，首先要选取HSV颜色空间进行研究。HSV颜色空间模型由PARC和NYIT在20世纪70年代中期提出，A.R.Smith[21]于1978年8月在计算机图形学期刊上正式阐述了此模型。HSV 颜色空间是一种用于替代传统的RGB 表示法的颜色空间。相较于RGB等其他颜色空间而言，HSV色彩空间可以从图像中包含的彩色信息中消除强度分量的影响，独立表达色度和明度，使呈现的结果更加直观，与人类对颜色的视觉感知和处理方式更加相符，并且具有很好的线性和伸缩性，这种特性使得HSV 颜色空间在处理光照变化时更加稳定。根据实际的研究情况，定义如公式（1）（2）（3）：

上式中，R、G、B 的取值范围为[0，255]。如果H＜0，令H=H+180。因此H、S 和V 的取值范围为[0，180]、[0，255]和[0，255][22]。

针对每种分析技术的优缺点，结合图像实际情况，首先，选择模糊C 均值聚类算法可以减小这些图像数据的噪点，在一定程度上减少光线的干扰，分割出面具的主要部分，正确提取每张图像的代表性颜色。设待聚类数据为X={x1，x2，...，xn}，如果将数据划分k个类，则对应有k个聚类中心ci，每个样本j 属于某一类簇i 的隶属度为uij，其中i={1，2，3...，k}，j={1，2，3，...，n}，则FCM 聚类算法的目标函数如公式（4），约束条件如公式（5）：

其中m 为隶属度因子，通常取值范围为[1，2.5]。采用拉格朗日数乘法针对目标函数构造最小化目标函数，如公式（6）：

目标函数的值用来衡量类簇间样本的非相似度，其值越小表明类簇间样本的相似度越小，聚类效果越优。基于约束条件，可得隶属度和簇中心计算方法如公式（7）和（8）[23]：

通过迭代求解上述方程，直到满足收敛条件，可以得到最优解。在进行研究时，由于部分样本的颜色相似度较高。为了处理这些相似但具有微小RGB 值波动的同种颜色，可以使用模糊C 均值聚类计算方法。这种方法能够提取代表色，以便更好地描述对类别不确定性的样本，从而更准确地描述这些面具的色彩特征。

其次，通过K-Means 算法将色彩按照数值进行聚类，可以得到多种颜色融合后的主色，具有极强的色彩概括性。聚类方法如公式（9）：

其中x、y、z 分别表示像素点的R、G、B数据值，从中随机选取K个色彩值作为初始聚类中心，角标2代表的是两种颜色，相当于计算两种颜色的欧式距离。

最后，为了确保结果的准确性和客观性，通过计算得到傩戏面具的特征色后，利用鲁汶算法对特征色进行色彩模型的搭建。鲁汶算法（Louvain Method）可以使具有强联系的顶点处于同一个社区，淡化顶点间的弱联系，最终实现对复杂网络的聚类[24]。鲁汶算法是一种基于图数据的社区发现算法，算法的优化目标为最大化整个数据的模块度，计算方法如公式（10）[25]：

其中m 为图中边的总数量，Aij表示顶点i 和j之间边的权重，ki、kj表示指向顶点i和j的所有边的权重之和。Ci、Cj为顶点i、j 所在的社区编号，如果节点i和j被分配到同一个社区时函数σ取1，否则为0[26]。

2.3 色彩提取流程

通过收集大量高清的傩戏面具图片，并建立色彩提取图片库，从而进行进一步研究。为了实现这一目标，首先需要对图库中的图片进行HSV颜色空间转换，通过将图片转换到HSV颜色空间，能够更好地描述和比较不同颜色之间的特征。其次，进行模糊C 均值聚类分析，将面具图片划分为不同的聚类簇，以得到每种傩戏面具的4种主要特征色。再者，将运用K-means算法来探测色彩搭配规律，通过将图片转换为16种色彩图像提取色，并计算其对应的色彩比例，能够揭示不同傩戏面具颜色的分布情况和重点色彩。基于特征色共现关系，再采用鲁汶算法来建立色彩网络，将不同色彩之间的联系和相互影响范围进行建模。这有助于理解和分析色彩在傩戏面具中的搭配规律，最终指导池州文创产品的设计实践。提取流程（如图1）所示。

图1 池州傩戏面具色彩提取流程图

2.3.1 池州傩戏面具图库的建立 为了建立池州傩戏面具图库，搜集了大量图片以深入探讨其艺术特征，其中包括池州梅街傩文化展示馆、池州市博物馆傩面具雕刻技艺专场展演活动，以及各村实地演出现场的拍摄素材。总共收集了两百余张图片，但为了确保分析的准确性，经过筛选，删除了色彩相似、清晰度不够和表面有损毁的面具图片。最终，选择了具有代表性的139张面具图片用于进行色彩特征分析。在进行色彩提取工作之前，由于需要运行的图片数量较大，拍摄的背景较复杂，因此使用了Photoshop 软件对所有图片进行了批量压缩和背景的抠除，大大提高了数据处理速度（如图2）。

图2 经过处理的部分素材库

2.3.2 HSV颜色空间的获取 池州傩戏面具的造型是不规则且色彩分布不均匀的。在拍摄面具的过程中，因为光线的干扰，同一种颜色可能会呈现出不同的RGB 值，同时面具的某些部位可能会出现光的噪点等问题。这些问题都会在计算过程中导致相应的误差，影响计算结果的准确性。为了解决这些问题，采取了HSV 空间变换的预处理步骤。通过将RGB 颜色模型转换为HSV 颜色模型，能够有效分离颜色的亮度和色调成分，从而更好地分析和处理色彩分布不均匀的问题，避免了光线干扰和色彩分布不均匀带来的误差。由于HSV颜色空间具有良好的色彩划分能力，该方法能够有效提取出面具的明暗、饱和度等特征，更好地反映出每张面具的真实色彩，所以这种预处理过程对于模糊C均值聚类来说则是非常关键的一步，对于整项研究工作至关重要，可以为后续的计算和分析提供更准确、可靠的数据基础。下图为HSV图像和RGB原图的对比（如图3）。

图3 RGB原图和HSV空间变换图像对比

2.3.3 模糊C均值聚类分析 通过模糊C均值聚类分析，从获取的HSV 颜色空间中提取出每张面具的色彩特征。为了避免过多的色彩干扰，保证提取的色彩特征的准确度和多样性，设置每张面具的色彩提取色数为4，经过分析最终得到139 张面具的主要特征色，下图展示了部分面具聚类代表色及其所占比例（如图4）。这一方法不仅提高了色彩特征的提取准确度，还有效降低了数据混淆。

图4 面具聚类代表色及色彩比例

2.3.4 色彩关系网络构成 这个阶段，对所有图像的主要颜色进行了二次聚类，以获取这组图像的最终颜色特征。针对傩戏面具色彩并不复杂的特点，将每个面具的主要颜色数量设置为4 个，综合图库中所有面具，最终设置了16个颜色簇，通过运用K-means 聚类算法对所有图像的主要颜色进行再次聚类。通过以上分析，能够准确地获取池州傩戏面具的色彩特征，更好地理解傩戏面具的色彩关系，这样可以为建立色彩网络模型研究提供信息基础（如图5）。

图5 十六种色彩图像提取色及所占比例

最后，基于这16种主要颜色，采取鲁汶算法在图像中计算颜色间的共现频率，过滤频率低的色彩，从而获得简单的色彩对比图来表示最终16 种主要颜色之间的关系（如图6），在该关系图中，节点大小代表颜色在图像中出现频率的高低，而连线粗细则代表了两种颜色之间共现频率的高低。节点越大的色块，则说明提取时的权重越高；两节点间的连线越粗，代表共同出现的频率越高，反之越低。

图6 色彩关系网络图

综上所述，通过以上色彩提取流程，可以获得对该图像集合最终16种主要颜色之间关系的全面理解，为池州文创产品的设计实践提供指导。

3 池州傩戏面具色彩在文创产品中的设计应用

在池州傩戏面具文创产品开发的设计实践中，选取了一些具有代表性或者典型特征的面具作为设计对象，保留了它们原本对称、均衡的造型特征，提炼出有着较强形式感的视觉元素，用于面具特色形象的创作。根据该形象选定与之相契合的产品载体，使得独特的傩戏面具色彩科学地融入文创产品的开发中，从而直观地展示城市的戏曲民俗文化，满足消费者的文化体验需求，实现地域性与实用性的统一。

3.1 池州傩戏面具特色形象设计

根据池州傩戏面具色彩特征配色方案，进行傩面具的视觉提取与创作。首先，以池州傩戏中较具代表性的关公、千里眼、伞童、梅香等面具造型为基础图像，提取出基本图形轮廓，进而简化、夸张、抽象、变形、组合，再利用扁平化的方式绘制成面具图案；其次，根据已获得的色彩关系网络图分析色彩搭配规律，确定常用色彩，如图7（a）；最后，设计师对配饰色彩进行搭配形成配色方案，如图7（b）。图7（c）选择了红色、赭红、褐色等进行设计，同时通过增强色彩饱和度来提亮整体色彩的亮度，并运用少量金色作为辅色进行色彩的调和和过渡，同时搭配蓝色、粉色以及不同程度的肤色，最终呈现出鲜而不俗、和谐统一的效果。撞色的搭配和创新不仅没有完全照搬色彩提取的结果，还使画面具有强烈的时尚气息，更能吸引消费者的眼球。

图7 配色方案及面具图案设计

通过使用色彩关系网络图，对研究对象的色彩搭配关系进行分析，不仅可以改变设计师单纯依靠主观感受进行色彩搭配的随机性，还可以为设计师复杂的工作提供可靠的配色依据和灵感，从而极大地提升工作效率。采用以上设计方法和步骤的应用使得池州傩戏面具文创产品开发的设计更加系统和科学，色彩搭配更加准确和精细，增强了作品的整体质量和观赏性。这种方法的应用有效地提升了池州傩戏面具文创产品开发的设计水平。

3.2 文创产品的设计应用

在产品设计配色中，以池州傩戏面具的1号特征色白色作为产品的底色，该特征色是既是占比相对较高、共现次数较多的色彩，也是池州傩戏面具中较具代表性的色彩，配色选择绛红、赭红、大红（如图6、图7）。基于面具数量上的优势，可以将经过扁平化设计的面具图案应用于生活中高频使用、价格亲民的扑克牌上，通过该产品，可以在娱乐互动中实现傩文化的创新传播与传承。而重复排列的面具图案适用于不规则的鞋面、袜面等，可以根据产品的大小、造型将其排列组合成不同的图案进行使用。此类产品既具有实用性又易于携带，同时又有一定的纪念意义，能够满足不同消费者的需求。

图8 池州傩戏面具特色产品设计方案

通过对池州傩戏面具色彩特征的判断及色彩关系网络的研究，将色彩提取的结果转变为设计的实际应用，有助于促进池州傩戏视觉形象的塑造和品牌文化的推广。重新设计的面具形象将会打破人们对池州傩戏的固有概念，提升池州傩戏在大众心中的地位和影响力，加快非遗艺术形式的转型与发展，改善当前池州傩戏产业的现状，从而传承和保护池州傩戏文化。地域文化是文创产品生长的土壤，将它作为设计元素与产品载体相结合，对于当前地区的消费者而言，熟悉的文化元素将成为他们与产品产生联系的纽带，增强消费体验的融合感。而对于其他地区的消费者来说，文创产品则成为了地域认知的名片，从购买到使用的过程中，使消费者对产品所承载的故事和文化，产生认同感[27]。因此，兼顾传统文化的艺术语言和表现形式，并注重与现代设计风格的有机结合的文创产品，能够在市场中获取更高的吸引力和独特性，使产品的温度达到最大化。

4 总结

运用模糊C 均值聚类、K-means 等计算方法，为池州傩戏面具的色彩特征和搭配规律进行了深入的理论研究。通过挖掘和梳理现有傩戏面具色彩资料库的设计研究，不仅增加了该领域的知识储备，还可以为后续的相关文创产品设计和开发提供了宝贵的数据来源和实际指导。此外，通过运用数字化分析技术对傩戏面具特征色进行整理和分析，再将独特特征的传统文化元素与现代设计思想相融合，并将其提炼出来，形成个性鲜明的产品系列。这种融合能够帮助大众更好地理解和传达池州傩戏面具所承载的文化价值和情感内涵，通过一系列的文创产品，既为地方文化注入了新的活力，又赋予了池州傩文化新的意义。总而言之，这一研究不仅对塑造地方文化形象有着重要作用，也推动了池州傩文化的宣扬与传播，促进了地方文化创意产业的蓬勃发展，所带来的产业规模的扩大将使池州傩戏得以更好地传承与保护，为当地经济的增长和发展带来了机遇。