黎錦圖案數(shù)字化技術(shù)研究進(jìn)展

高華玲

摘要：海南黎族黎錦技藝是世界級非物質(zhì)文化遺產(chǎn)。黎錦圖案的數(shù)字化有效地保護(hù)和傳承了黎族文化的精髓。本文從黎錦圖案數(shù)字化的意義、發(fā)展、處理過程以及應(yīng)用幾個方面論述了黎錦圖案數(shù)字化保護(hù)的方法。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法對于圖像處理的準(zhǔn)確度達(dá)到98%以上，將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于黎錦圖案特征提取、分類和拼接，是黎錦圖案樣式傳承和創(chuàng)新的又一途徑。

關(guān)鍵詞：黎錦 數(shù)字化 創(chuàng)新 特征提取

1黎錦圖案數(shù)字化的意義

隨著2012年將海南黎錦織錦技藝確定是世界級非物質(zhì)文化遺產(chǎn)，黎錦圖案的研究略有增加，但是僅限于研究黎錦的文化內(nèi)涵的藝術(shù)層面，對黎錦圖案數(shù)字化技術(shù)的研究較少，僅有海南師范大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院周玉萍教授帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊構(gòu)建了圖案數(shù)據(jù)庫，研究了圖案拼接技術(shù)，數(shù)字化技術(shù)的研究尚不深入?，F(xiàn)存的傳統(tǒng)黎錦圖案的數(shù)量僅有100余種，黎錦圖案的數(shù)字化創(chuàng)新研究有利于傳承傳統(tǒng)的圖案數(shù)據(jù)，更能有效的增加新的設(shè)計圖案，豐富黎錦圖案的種類。黎錦圖案的數(shù)字化和數(shù)字化圖案的處理、應(yīng)用是黎錦技藝得以發(fā)展的重要基礎(chǔ)，對海南黎族文化的發(fā)揚(yáng)有著重大作用。

2黎錦圖案數(shù)字化技術(shù)研究現(xiàn)狀

黎族黎錦服飾為海南少數(shù)民族的服飾，國外基本沒有對黎族黎錦服飾的研究。但國內(nèi)有少量的研究，中南民族大學(xué)民族學(xué)博物館的林毅紅教授對黎族的黎錦傳統(tǒng)工藝文化的研究長達(dá)20余年，2011年獲得了國家社科基金研究項目《國際旅游島建設(shè)背景下海南黎族傳統(tǒng)工藝數(shù)字化技術(shù)保護(hù)研究》，并撰寫了專著《黎錦傳統(tǒng)工藝文化與數(shù)字化保護(hù)研究》，書中全面系統(tǒng)的梳理了傳統(tǒng)黎錦工藝、黎錦圖案、黎錦服飾的歷史與傳承現(xiàn)狀，分析并提出了當(dāng)下與未來的保護(hù)措施、傳承方式與傳播方法，尤其提出黎錦傳統(tǒng)工藝數(shù)字化保護(hù)的必要性和黎錦傳統(tǒng)工藝數(shù)字化保護(hù)的技術(shù)線路與技術(shù)手段。海南省群眾藝術(shù)館藝術(shù)研究室主任王海昌編著的《黎錦織錦圖譜》-書收集了大量的黎族傳統(tǒng)織錦圖譜的資料和圖片。海南大學(xué)藝術(shù)學(xué)院的楊潔副教授主要研究少數(shù)民族服飾，對黎錦藝術(shù)提出了數(shù)字化保護(hù)和推廣機(jī)制。海南師范大學(xué)周玉萍教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊對黎錦圖案數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行了初步的研究，利用php和MysoL技術(shù)構(gòu)建黎錦圖案基因數(shù)據(jù)庫、利用MATLAB軟件提取黎錦圖案元素并對其進(jìn)行各種變換、組合、重構(gòu)新的有意義的圖案。

在黎錦圖案數(shù)字化的研究者中，包括藝術(shù)類專業(yè)的學(xué)者和計算機(jī)類專業(yè)的學(xué)者，但是尚沒有研究者從計算機(jī)數(shù)據(jù)分析、人工智能算法的角度研究數(shù)字化的黎錦圖案?，F(xiàn)階段，黎錦圖案數(shù)字化技術(shù)的相關(guān)研究尚不深入，此項研究將計算機(jī)前沿的新技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)的民族文化傳承和保護(hù)中大大促進(jìn)海南黎族民族藝術(shù)瑰寶的數(shù)字化進(jìn)程，促進(jìn)黎錦圖案紋樣的保存與傳承。

3黎錦圖案數(shù)字化過程

民族服飾圖案數(shù)據(jù)化的過程包括圖案資料采集、圖案數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)庫的建立和數(shù)字化圖案的現(xiàn)代應(yīng)用四個方面。數(shù)字化圖案資料的采集可以通過下面幾個途徑進(jìn)行：

3.1互聯(lián)網(wǎng)

互聯(lián)網(wǎng)上存儲的數(shù)字化資源是不斷更新變化的，為了獲取互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)生產(chǎn)企業(yè)、研究者、非遺文化傳承人發(fā)布出來的電子共享資源，利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爬取技術(shù)，在幾個主要的發(fā)布網(wǎng)站進(jìn)行資源獲取。

3.2掃描公開發(fā)表的正版書籍

通過掃描權(quán)威的黎錦圖案書籍，獲取前人的拍攝或者收集到的圖案素材，對素材進(jìn)行分類整理，獲得較為全面的黎錦圖案原圖，是主要的黎錦圖案獲取途徑。

3.3 田野調(diào)查拍攝

深入到海南哈、杞、潤、賽、美孚五大方言傳承地、黎錦博物館、黎錦研究所等進(jìn)行實地訪談、拍攝，收集一手田野調(diào)查資料。

完成黎錦圖案的數(shù)字化采集之后，需要對這些圖像進(jìn)行篩選、去重、分類和繪制，才能在后期的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建和圖像的處理中更加方便的應(yīng)用。

采集完成的圖案數(shù)字化需要保存組成圖案的基元和圖案的組合構(gòu)圖，通過摳圖或者模仿繪制保存的格式可分為位圖圖案和矢量圖案，位圖和矢量圖各有其優(yōu)缺點(diǎn)。

位圖格式的圖案是由數(shù)碼相機(jī)、手機(jī)、掃描儀等捕捉拍照設(shè)備獲取的由像素點(diǎn)構(gòu)成的圖像。常見的位圖格式有jpg、prig、gif、bmp、psd等，主流的操作軟件就是Photoshop，位圖色彩豐富，表達(dá)圖案更加逼真、自然，但是放大圖像則會失真，圖像以像素為單位，不易編輯和處理。矢量圖格式的圖案則是由軟件繪制，色彩、線條等圖元均可以獨(dú)立編輯，表達(dá)圖案清晰、簡潔。常見矢量圖格式有ai、cdr、svg等，編輯軟件以illustator和coreldraw為主，圖案縮放不失真，存儲容量小，但是表達(dá)信息缺失，色彩變化小，圖像的還原度差。

目前黎錦企業(yè)一般將黎錦圖案繪制為矢量的基本單元，再利用計算機(jī)進(jìn)行排版設(shè)計，完成黎錦圖案數(shù)字化轉(zhuǎn)換。例如保亭縣黎錦研究室組建的新達(dá)達(dá)公司，美工人員將攝像、掃描得來的黎錦圖案用CoreIDRAW軟件繪制成矢量圖形，用計算機(jī)編排成適當(dāng)大小的圖案，織錦工依據(jù)圖案進(jìn)行織錦。目前熱度較高的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法GAN的圖像對象是位圖格式，位圖格式在使用算法處理時能夠轉(zhuǎn)換成數(shù)字矩陣，存儲為位圖格式有利于將數(shù)字化的黎錦圖案用深度學(xué)習(xí)算法深入處理黎?？墒褂媒?jīng)典的Photoshop軟件進(jìn)行圖案的預(yù)處理應(yīng)選取合適的圖案大小進(jìn)行保存如圖片過小，位圖圖像放大會失真，如過大，則會影響算法的運(yùn)行效率。

黎錦圖案數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建記錄了每一張圖片的來源、分類和內(nèi)涵，并利用計算機(jī)技術(shù)將原始圖案中提取基本組成單元，并用Photoshop繪制基本型。規(guī)范化的數(shù)據(jù)存儲有利于數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析和使用，比如可以設(shè)計基于數(shù)據(jù)庫的黎錦圖案管理系統(tǒng)、黎錦圖案的宣傳網(wǎng)站、以及使用數(shù)據(jù)分析的方法研究黎錦圖案的內(nèi)部聯(lián)系、研究圖案的拼接技術(shù)和圖案的創(chuàng)新生成技術(shù)等。

黎錦圖案的應(yīng)用領(lǐng)域目前集中在民族服飾、箱包的裝飾等，進(jìn)一步探究黎錦圖案的應(yīng)用領(lǐng)域，提高在現(xiàn)代市場中的出現(xiàn)比重和頻率，更加有利于民族文化的傳承。

4數(shù)字化黎錦圖案的創(chuàng)新

黎錦技藝有著悠久的文化歷史，是黎族人民的無聲語言。傳統(tǒng)黎錦以表現(xiàn)黎族生產(chǎn)生活的場景、自然崇拜和祖先崇拜為主。目前黎錦制作仍然以這些圖案花紋為主進(jìn)行刻板的模仿圖案設(shè)計上缺乏創(chuàng)新，產(chǎn)品形式和內(nèi)容較為單一，產(chǎn)品開發(fā)過于簡單。傳統(tǒng)的黎錦圖案僅存有100多種，隨著黎錦圖案的現(xiàn)代變遷，圖案的顏色更加靚麗，圖案的樣式也衍生出新的變形圖案。黎錦圖案的創(chuàng)新設(shè)計，推動黎錦技藝永盛不衰、不斷發(fā)展。目前學(xué)者們研究的創(chuàng)新圖案是在原有圖案的基礎(chǔ)上進(jìn)行變形和組合，有的利用matlab軟件，也有的使用分形藝術(shù)。隨著深度學(xué)習(xí)算法在圖像領(lǐng)域的成功應(yīng)用，利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖案特征的提取，新圖像的自動分類和創(chuàng)新圖樣的生成均成為可能。

目前深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法在計算機(jī)圖像的特征識別和圖像的生成中表現(xiàn)突出，將相關(guān)算法應(yīng)用到黎錦圖案的拼接與創(chuàng)新是完全可行的。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以提取圖像中的特征，訓(xùn)練好的模型可以用來將某一新輸入的圖像進(jìn)行分類。生成對抗網(wǎng)絡(luò)包括一個生成器和一個判別器，生成器主要用來學(xué)習(xí)真實圖像分布從而讓自身生成的圖像更加真實，以騙過判別器為目的。判別器來判別生成圖像的真假。生成器和判別器不斷的進(jìn)行博弈。最終計算機(jī)可以從無到有生成圖案，并且可以騙過判別器的判斷，這時生成的圖案便是創(chuàng)新的圖案。

5總結(jié)

黎錦圖案的數(shù)字化過程需要收集更加全面、真實的圖樣，包括現(xiàn)代流傳的圖案和歷史存在過的圖案，因此這個過程需要長時間的積累和深入到農(nóng)村去調(diào)查。對于拍照和掃描后得到的圖案仍需要做整理，甚至一一繪制，鑒于進(jìn)一步處理的需要，要求數(shù)字化的圖案應(yīng)為位圖格式。利用深度學(xué)習(xí)算法對圖案進(jìn)行特征提取，模型訓(xùn)練，使之能夠處理數(shù)字化圖案，挖掘更深層次的信息，包括自動分類、圖案拼接技術(shù)和圖案生成技術(shù)的研究都是黎錦圖案數(shù)字化方向的創(chuàng)新研究。

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