民族服飾色彩構(gòu)成分析方法研究

徐平華 冒海琳 張玉杰 顧冰菲 張艷清

摘要： 為客觀表述民族服飾的色彩構(gòu)成，對選取的民族服飾主色進(jìn)行了示范性度量和可視化表達(dá)。文章將選取的450幅圖像色彩統(tǒng)一轉(zhuǎn)換至HSV空間，利用K-均值聚類法分別對各民族服飾色彩進(jìn)行聚類，提取各民族服飾的主色。依據(jù)色彩距離度量準(zhǔn)則，重新優(yōu)化主色的分布比例，并統(tǒng)計得出色相、飽和度及明度分布形態(tài)。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地提取民族服飾主色，以可視化的方式表達(dá)出色彩特征值的分布情況?；趫D像分析技術(shù)的色彩量化研究，有助于客觀、準(zhǔn)確地展示服飾色彩構(gòu)成形態(tài)，為系統(tǒng)研究少數(shù)民族服飾色彩形成機制提供了可靠的測量方法。

關(guān)鍵詞： 民族服飾;色彩;量化;聚類;HSV空間

中圖分類號： TS941.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號： 1001-7003（2019）03-0024-06

引用頁碼： 031105

Study on analysis method for color composition of ethnic costumes

XU Pinghua1，MAO Hailin2， ZHANG Yujie1， GU Bingfei1， ZHANG Yanqing1

（1a. School of Fashion Design & Engineering; 1b. Clothing Engineering Research Center of Zhejiang Province， Zhejiang Sci-Tech

University， Hangzhou 310018， China;

2.Jiangsu Yihai Clothing Co.， Ltd.， Nantong 226007， China）

Abstract： In order to objectively describe the color composition of ethnic costumes， the main colors of ethnic costume samples were measured and visually expressed. Concretely， the colors of 450 costume images were uniformly converted to HSV color space. Then the K-means clustering method was utilized to cluster the colors and extract the main colors of ethnic costumes. Finally， according to the color distance metrics， the distribution ratio of each main color was re-optimized， and the color hue， saturation and brightness distribution pattern was gained. Results showed that the proposed method can effectively extract the main colors of ethnic costumes， and visualize the distribution of color characteristic values. Color quantitative research based on the image analysis technology contributes to accurately and objectively displaying the color composition， and provides a reliable measurement method for the color formation mechanism research of ethnic costumes.

Key words： ethnic costumes; color; quantification; clustering; HSV space

收稿日期： 2018-08-13;

修回日期： 2019-01-09

基金項目： 國家自然科學(xué)基金項目（61702460，61702461）;浙江省教育廳科研項目（Y201738456）;浙江省服裝工程技術(shù)研究中心開放基金項目（2018FZKF11）;浙江理工大學(xué)一流學(xué)科優(yōu)秀博士專項（2017YBZX15）;浙江理工大學(xué)科研啟動基金項目（17072067-Y）

作者簡介： 徐平華（1984），男，講師，博士，主要從事紡織品服裝數(shù)字化技術(shù)的研究。

少數(shù)民族服飾色彩具有鮮明的地域、民俗和文化特征，隨著歷史的演化，逐步形成了各自特色鮮明的用色體系，成為美化生活、展示民族特色的重要載體。在少數(shù)民族服飾色彩研究方面，相關(guān)學(xué)者從文化變遷、宗教崇拜、自然地理條件，以及紡織染整工藝等多個視角進(jìn)行論述[1]。周夢[2]認(rèn)為宗教、風(fēng)俗和傳說是影響少數(shù)民族對服飾色彩選取的非常重要的因素，如土族婦女用紅、黃、藍(lán)、白、黑五色彩布拼接而成“彩虹花袖”，傳說中是由彩虹幻化而成。潘定紅[3]認(rèn)為民族服飾色彩象征的意義與該民族的圖騰崇拜有關(guān)，如土家族、白族等均以白虎為圖騰，同時他們都崇尚白色。高星[4]從地理學(xué)的角度進(jìn)行民族服飾色彩的形成和演變過程的探索，找出了滲透于民族服飾色彩文化中的地理文化因素。類似的文獻(xiàn)從物質(zhì)條件和精神文化兩方面，解讀民族服飾色彩的構(gòu)成機制和色彩的象征意義[5-6]。

隨著色彩分析方法的不斷完善，采用定量分析各民族服飾色彩的表現(xiàn)形態(tài)已成為可能[7-8]。研究人員從色相、飽和度、明度等方面，對面料、服裝及配飾的色彩差異進(jìn)行定量分析[9]。將圖像色彩轉(zhuǎn)換至HSL、HSV等色彩空間，對服裝色彩的基本屬性進(jìn)行量化表征，將色彩語言描述轉(zhuǎn)化為量化指標(biāo)[10-11]。中國是一個疆域廣闊的多民族國家，各民族服飾色彩絢麗多彩。為定量描述各民族服飾色彩之間的差異，橫向比較不同民族服飾之間的色相、飽和度及亮度的分布情況，本文利用圖像分析技術(shù)，以典型民族服裝為例，對其色彩進(jìn)行量化分析，描繪出典型民族服飾色彩的基本構(gòu)成情況。

1色彩空間轉(zhuǎn)換

色彩空間即為可用數(shù)值描述的各類數(shù)學(xué)模型，其中常見的如RGB、CMYK、YCrCb等面向硬件設(shè)備的彩色模型，以及HSV、HSI、Lab等面向視覺感知的彩色模型[12]。其中，HSV模型非常接近于人類視覺感知習(xí)慣，其優(yōu)勢在于將顏色信息和亮度信息分開，色調(diào)（Hue）分量與波長有關(guān)，描述色相屬性;飽和度（Saturation）分量度量被白光稀釋的程度，可理解為顏色的濃淡程度;亮度（Value）分量描述顏色的明亮程度。亮度分量與圖像的彩色信息無關(guān)，相互分離，在彩色圖像分割應(yīng)用中具有較大的優(yōu)勢，非常適合彩色特性檢測與分析。目前很少有硬件設(shè)備支持這種模式，因此需要從其他顏色空間轉(zhuǎn)換。

為了便于服飾圖像色彩的計算，本文將彩色RGB模式的服裝圖像統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間，用以描述圖像的視覺感知效果。RGB模式的三個分量呈笛卡爾直角坐標(biāo)系的正方體空間分布，而HSV模型呈倒六角錐形（圖1）。

式中：R、G、B分別為紅、綠、藍(lán)三通道值，max、min分別指取R、G、B的最大值和最小值，H∈[0，360°]、S∈[0，1]、V∈[0，1]。

2色彩聚類與量化

2.1色彩聚類算法

K-均值聚類法是一種較為常用的動態(tài)迭代型算法，計算準(zhǔn)則是基于誤差平方和，采用聚類作為相似性指標(biāo)[13]。計算方法如下：

將Ti中的各樣本t與均值vi之間的誤差平方和對所有類相加后為：

Je是誤差平方和聚類準(zhǔn)則，采用聚類中心代替樣本子集所產(chǎn)生的總誤差平方，獲取最優(yōu)結(jié)果。算法的步驟為：

1）選取數(shù)據(jù)空間中的K個對象作為初始中心，每個對象代表一個聚類中心;

2）對于樣本中的數(shù)據(jù)對象，根據(jù)它們與這些聚類中心的歐氏距離，按距離最近的準(zhǔn)則將它們分到距離它們最近的聚類中心（最相似）所對應(yīng)的類;

3）更新聚類中心，將每個類別中所有對象所對應(yīng)的均值作為該類別的聚類中心，計算目標(biāo)函數(shù)的值;

4）判斷聚類中心和目標(biāo)函數(shù)的值是否發(fā)生改變，若不變，則輸出結(jié)果，若改變，則返回步驟2，直至聚類中心不再變化。

2.2色彩距離度量

在斜邊長L，頂部圓半徑為r，高為h的HSV圓錐體內(nèi)，以頂面圓心為原點，H=0為x軸正方向建立坐標(biāo)軸。那么色值是（H，S，V）點的三維坐標(biāo)（x，y，z）為：

x=r×V×S×cosH

y=r×V×S×sinH

z=h×（1-V）（6）

兩點的色值距離可以通過歐式距離計算得出。在聚類得到圖像主色后，可以依據(jù)服飾圖像像素點的HSV值，設(shè)定系統(tǒng)閾值，剔除與主色不相近的像素點。

3典型民族服飾色彩構(gòu)成分析

3.1實驗樣本選擇

綜合地域跨度、文化差異、人口數(shù)量等因素，實驗部分選取了藏族、朝鮮族、哈薩克族等九個典型民族的服飾圖像，作為本次實驗測試的樣本。測試圖像選自中國民族服飾博物館和網(wǎng)絡(luò)公開圖像資源。每個民族選取了50幅外套圖像，九個民族共計450幅服飾圖像，部分實驗樣本如圖2所示。

圖2民族服飾部分測試樣本

Fig.2Partial experimental samples of ethnic costumes

3.2主色提取與優(yōu)化

本文利用Python語言編寫完成實驗部分所有的算法。首先，基于前文色彩空間轉(zhuǎn)換中提出的算法，將樣本色彩從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換至HSV色彩空間;其次，結(jié)合圖像分割技術(shù)[14]將服裝區(qū)域提取出來，并將背景區(qū)域賦值為純白色。在剔除背景色的基礎(chǔ)上，利用2.1中聚類算法，對單個圖像進(jìn)行首次色彩聚類。在此基礎(chǔ)上，再對各個民族的50幅圖像進(jìn)行二次聚類，計算得出該民族服飾圖像的主色。本次實驗聚類數(shù)K值設(shè)定為8。以藏族為例，圖3左側(cè)為50幅服飾圖像首次聚類得到的主色分布，右側(cè)為二次聚類獲得的藏族服飾的主色及其占比。

……

圖3首次聚類及二次聚類示意

Fig.3Primary and secondary clustering

然而，K-均值聚類會強制所有像素點歸并到設(shè)定的8類主色當(dāng)中，一定程度上造成了色彩占比的失真。為了獲得真實的主色占比，本文利用2.2中提出的顏色距離度量公式，對所有納入計算的像素點進(jìn)行距離判定。圖4展示了藏族服飾圖像經(jīng)過顏色距離判定后，主色占比調(diào)整的分布情況。設(shè)定距離閾值為0.3，即該像素點與最相似主色的距離小于0.3，該像素點納入主色數(shù)量的統(tǒng)計范圍（歸并到圖4的圓球中），否則，歸并到其他顏色項（分布在圖4的散點處）。

圖4藏族服飾圖像的色彩真實分布情況

Fig.4The color distribution of Tibetan clothing images

經(jīng)過聚類調(diào)整之后，即可計算得出各民族主色的占比。圖5為九個典型民族服飾主色及其占比

統(tǒng)計，縱軸為民族名稱，橫軸為各民族主色按照占比大小依次排序，其中陰影區(qū)域為未能歸入到主色當(dāng)中的其他顏色項，各主色分別用16進(jìn)制值進(jìn)行了標(biāo)注。由圖5可以看出，各民族的主色分布差異較大，但主色累計占比均處于50%～75%?？傮w來看，滿族占比最高的主色為深黃色，其余八個民族為深黑色。

3.3主色構(gòu)成量化分析

為了定量分析中國少數(shù)民族服飾色彩構(gòu)成情況，本文詳細(xì)展示了九個民族服飾的主色分布形態(tài)及分布規(guī)律?？梢暬卣故玖烁髅褡宸椀闹魃植记闆r，在此基礎(chǔ)上，量化出各民族主色在色相、飽和度、明度三通道的偏差情況，并對其空間分布規(guī)律進(jìn)行分析。

本次實驗所設(shè)計的程序，可以輸出各民族服飾的主色在HSV空間的分布軌跡。為了便于展示，本文只選取了各民族前3個主色的數(shù)據(jù)進(jìn)行

圖5九個典型民族服飾主色比例分布

Fig.5Main color proportion distribution of nine typical

ethnic costumes

可視化展示（圖6）。圖6中，不同顏色和形態(tài)的線條各自代表了本民族的前3個主色的變化軌跡，分別從H-S-V、H-S、H-V、V-S四個不同的視角進(jìn)行了展示，可以直觀地從不同視角展示各民族服飾的主色分布情況。

民族服飾色彩絢麗，視覺沖擊力強。為了更為客觀地描述各民族服飾的主色跳躍程度，對各民族服飾前8個主色進(jìn)行了均值偏差量化分析（表1）。由表1可以看出，色調(diào)H（范圍值為0～360°）的環(huán)狀分布依次為：滿族、壯族、藏族、彝族、維吾爾族、苗族、蒙古族、朝鮮族和哈薩克族。飽和度S（范圍值為0～100）來看，苗族的色彩飽和度最低，而朝鮮族的顏色飽和度最高;壯族的8個主色的飽和度偏差最小，維吾爾族的偏差最大。從明度V（范圍值為0～100）來看，壯族的明度均值最低，朝鮮族的明度均值最高，而標(biāo)準(zhǔn)差值之間各民族相差不大。由此可以看出，朝鮮族服飾整體色彩鮮艷、亮麗，壯族服飾顏色暗淡、苗族服飾色彩純度較低、視覺效果渾厚。

為了進(jìn)一步厘清各民族服飾主色在HSV空間的分布偏向程度，即是否存在空間分布規(guī)律，分別對各通道的相關(guān)性進(jìn)行了檢驗。表2為H、S、V三通道之間的相關(guān)性檢測結(jié)果，分別對三通道值相互關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行了對比。結(jié)果表明，苗族服飾色相與飽和度之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)螺旋外擴(kuò)形態(tài)分布，而其余民族兩者之間相關(guān)性均不顯著;壯族色相與明度存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)螺旋下降形態(tài)分布，而其余民族兩者之間相關(guān)性均不顯著;各民族的飽和度和明度之間都不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。

4結(jié)語

中國是一個疆域廣闊的多民族國家，各民族服飾色彩絢麗多彩、特色鮮明，蘊聚地域、民俗及文化等多重元素。隨著歷史演化，逐步形成了特色鮮明的用色體系。為定量分析中國少數(shù)民族服飾色彩構(gòu)成情況，本文結(jié)合色彩聚類和顏色距離判定方法，詳細(xì)展示了九個民族服飾的主色分布情況?；诔跏季垲惤Y(jié)果，利用顏色距離度量準(zhǔn)則，對主色進(jìn)行了優(yōu)化，并計算出前8個主色的占比值;可視化地展示了各民族服飾的主色分布情況，在此基礎(chǔ)上，量化出各民族主色在色相、飽和度、明度三通道的偏差情況，并對其空間分布規(guī)律進(jìn)行了分析。實驗得出，九個典型民族服飾主色存在一定的差異性，主色累計占比均處于50%～75%;朝鮮族服飾整體色彩鮮艷、亮麗，壯族服飾顏色暗淡，苗族服飾色彩純度較低、視覺效果渾厚。苗族服飾、壯族服飾分別在色相-純度、色相-明度空間分布上存在一定的規(guī)律，其余民族服飾主色在空間分布上無顯著分布規(guī)律。

基于圖像分析技術(shù)的色彩量化研究，有助于準(zhǔn)確、便捷、客觀地展示服飾色彩構(gòu)成形態(tài)。在今后研究中，將進(jìn)一步擴(kuò)充各民族服飾樣本的數(shù)量、提升圖像采集的質(zhì)量，逐步修正當(dāng)前所開發(fā)的系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，為系統(tǒng)研究少數(shù)民族服飾少數(shù)民族服飾色彩文化提供可靠的分析手段。

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