基于色彩網(wǎng)絡的黔東南苗繡服飾色彩意象研究

付淑君，呂 健，謝慶生，徐 兆，劉婷婷

(貴州大學 現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室，貴州 貴陽 550025)

黔東南苗繡服飾色彩具有很高的研究價值，其大膽創(chuàng)新的用色在苗繡服飾色彩的應用上形成了獨具特色的色彩體系，是現(xiàn)代民族創(chuàng)新服飾色彩設(shè)計的靈感來源?，F(xiàn)階段一般通過智能設(shè)計手段量化色彩要素，以期提高黔東南苗繡服飾色彩設(shè)計的智能化水平[1-3]。

目前，在民族服飾色彩研究領(lǐng)域中，徐平華等[4]利用K-均值聚類算法提取各民族服飾色彩的主色，并運用圖像分析技術(shù)對服飾色彩進行量化分析。趙鑫等[5]采用NCS色彩體系對黔東南苗族支系服飾刺繡紋樣色彩進行提取，從色相、黑度以及彩度3個方面進行數(shù)據(jù)分析，歸納了黔東南苗族支系服飾刺繡紋樣色彩的呈現(xiàn)規(guī)律和特征。趙海英等[6]在傳統(tǒng)色彩地理學理論的基礎(chǔ)上，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，提出了苗族服飾色彩體系構(gòu)建的流程。在民族服飾色彩提取領(lǐng)域中，K-means聚類算法對色彩提取的準確性也得到了有效驗證[7]。在色彩設(shè)計中，色彩網(wǎng)絡模型(Color Networks,CN)作為目前較為熱門的配色設(shè)計方法，其目標是通過網(wǎng)絡間節(jié)點的結(jié)構(gòu)以及聯(lián)系來提取色彩之間的搭配關(guān)系，通過解構(gòu)分析色彩元素，研究色彩間的搭配方式[8-11]。在色彩感性意象研究中，感性工學(Kansei Engineering，KE)將用戶不易表達的感性需求與意象因素進行量化，以期為產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計以及優(yōu)化改進提供理論參考[12-13]。

綜上所述，目前在民族色彩的研究中，存在用戶感性意象需求參與性較低，缺乏對用戶色彩感性需求以及色彩量化分析的考慮等問題。此外，針對黔東南苗繡服飾色彩的感性意象研究以及色彩量化研究中，從用戶感知意象驅(qū)動的黔東南苗繡服飾色彩設(shè)計研究考慮較為片面。因此，本文以色彩網(wǎng)絡理論為基礎(chǔ)，引入感性工學理論，結(jié)合HSL色彩空間量化明確色彩要素編碼，建立感性意象詞匯與黔東南苗繡服飾色彩組成要素之間的聯(lián)立方程，構(gòu)建一種KCN-KE模型，根據(jù)KCN-KE模型來量化表達用戶對色彩的感性需求，從而為黔東南苗繡服飾色彩量化分析提供理論參考。

1 黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型構(gòu)建

基于K-means聚類算法對苗繡服飾色彩進行色彩提取及色彩權(quán)重分析，運用了色彩網(wǎng)絡模型和感性工學理論相結(jié)合，構(gòu)建一種“KCN-KE模型”,從色彩量化分析與色彩意象表達角度來量化用戶對色彩的感性需求。KCN-KE模型構(gòu)建流程見圖1。

圖1 KCN-KE模型構(gòu)建流程Fig.1 KCN-KE model construction process

1.1 圖像篩選及分群

首先對黔東南苗繡服飾圖像進行初步篩選。黔東南苗繡服飾數(shù)目眾多，在保證圖像質(zhì)量要求的前提下，需將圖像光線與亮度變化較大、圖像損壞嚴重等問題突出的圖像予以剔除；黔東南苗繡服飾色彩維度及其飽和度較高，為更加準確地進行色彩提取，通過德爾菲法(Delphi Method)對黔東南苗繡服飾圖片進行歸納整理，篩選出310幅具有代表性的苗繡服飾圖像；最后根據(jù)色彩的色相、飽和度和亮度分類指標[14]，將其分類為8個黔東南苗繡服飾色彩圖像樣本集，每個黔東南苗繡服飾樣本集圖像數(shù)量為30，部分黔東南苗繡服飾篩選及分群結(jié)果如圖2所示。

圖2 部分黔東南苗繡服飾篩選及分群結(jié)果Fig.2 Part Miao embroidery clothing screening and grouping results in Southeast Guizhou

1.2 基于K-means算法的樣本集色彩提取

作為圖形色彩提取領(lǐng)域的基礎(chǔ)應用技術(shù)，K-means聚類算法已具備相當成熟的可操作性[15]。由于黔東南苗繡服飾圖像基本由大塊同類色組成，連續(xù)的漸變色較少，屬于二維圖像，而RGB模式是一種加色法模式，通過R、G、B的輻射量，可描述出任意一種顏色[14]，因此本文使用RGB模式，采用K-means聚類算法作為樣本色彩提取的技術(shù)[14]，對篩選出的310幅具有代表性的黔東南苗繡服飾圖像進行色彩聚類和提取。具體算法步驟如下所示：

①設(shè)定初始聚類中心為K；

②將第1步中設(shè)定的K以及樣本集n輸入K-means聚類算法，分別進行樣本集n中其余像素色彩RGB值與各個聚類中心色彩RGB值的歐氏距離計算，其歐式距離計算公式如式(1)所示：

(1)

③對該聚類中所有對象RGB值的均值進行計算，不斷進行迭代直至標準測度函數(shù)收斂結(jié)束。標準測度函數(shù)采用均方差[16]，其公式為：

(2)

式中：λ為該聚類中所有對象的均值；N為該聚類中所有對象個數(shù)；xi為該聚類中的某一個數(shù)據(jù)值；v為該聚類中某個數(shù)據(jù)對象的維度，當設(shè)置的收斂效果達到前后2次迭代計算后，所得數(shù)值相差小于1時，即聚類結(jié)束。

為了使聚類算法所提取的黔東南苗繡服飾色彩能更好還原原始圖像本身。首先分別對1.1節(jié)分類的8個黔東南苗繡服飾圖像樣本集進行聚類中心選取，每個樣本集隨機選取1個像素點作為該樣本集的初始聚類中心，然后計算其余像素點與第1個初始聚類中心的歐氏距離。其中，擁有最大距離的像素點即為第2個初始聚類中心，第1個以及第2個初始聚類中心的最大距離的像素點即為第3個初始聚類中心，以此類推得到所需的全部初始聚類中心。

根據(jù)中國傳統(tǒng)的“五色觀”色彩理論可知，黔東南苗繡服飾色彩維度較高，常以5色為主[17]，且有不同主色以不同比例調(diào)和而成的過渡色，在圖像色彩提取過程中，當K∈[3,7]時，色彩提取效率較高[18]，因此設(shè)定K=7。在8個黔東南苗繡服飾圖像樣本集中隨機挑選1幅黔東南苗繡服飾圖像，經(jīng)多次迭代聚類，當?shù)螖?shù)為15時，其迭代結(jié)果的視覺差異性不顯著，故最終確定聚類迭代次數(shù)為15時能夠得到較好的聚類結(jié)果。黔東南苗繡服飾圖像的色彩提取結(jié)果及其主色占比如圖3所示。圖4為8個黔東南苗繡服飾圖像樣本集中任意一個黔東南苗繡服飾圖像樣本集的部分K-means色彩聚類結(jié)果。聚類色彩個數(shù)為210，將所提取的210個色彩建立黔東南苗繡服飾圖像的色彩聚類提取色庫。

圖3 單幅黔東南苗繡服飾圖像色彩提取結(jié)果及主色占比Fig.3 Color extraction and main color ratio of single Miao embroidery clothing image in Southeast Guizhou

圖4 黔東南苗繡服飾圖像的色彩聚類提取色庫(部分)Fig.4 Color clustering extraction color database of Miao embroidery clothing images in Southeast Guizhou (part )

根據(jù)上述需求，引入色彩網(wǎng)絡模型來表達黔東南苗繡服飾色彩提取的結(jié)果，色彩網(wǎng)絡模型的構(gòu)建可為設(shè)計師推薦最能體現(xiàn)傳統(tǒng)文化原貌的色彩方案。為反映用戶意象及苗繡服飾色彩感性研究的關(guān)系，引入感性工學理論，量化黔東南苗繡服飾色彩的意象認知，通過模型將用戶對黔東南苗繡服飾的色彩感性意象轉(zhuǎn)化為設(shè)計要素。

1.3 色彩網(wǎng)絡模型節(jié)點與節(jié)點關(guān)聯(lián)性確立

色彩網(wǎng)絡模型是通過網(wǎng)絡間節(jié)點的結(jié)構(gòu)和聯(lián)系來提取色彩之間的搭配關(guān)系，對色彩元素進行解構(gòu)分析。為提高色彩量化分析的效率，本文在1.2節(jié)中黔東南苗繡服飾圖像的色彩聚類提取色庫的基礎(chǔ)上，結(jié)合色彩網(wǎng)絡理論，建立黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型。

黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型的構(gòu)建工作主要包括網(wǎng)絡節(jié)點的構(gòu)建及節(jié)點連線的建立。通過K-means聚類算法對黔東南苗繡服飾圖像的色彩聚類提取色庫進行分別聚類。為能夠較全面地歸納黔東南苗繡服飾的色彩特征，在隨機選取的黔東南苗繡服飾圖像樣本集中，將聚類得到的210個色彩，根據(jù)色彩占比以及關(guān)聯(lián)度按照聚類色彩數(shù)量的10倍收斂為20，得到20個黔東南苗繡服飾色彩及其各個色彩占比，將聚類結(jié)果作為黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型網(wǎng)絡節(jié)點，提取色的占比表示為網(wǎng)絡節(jié)點半徑。節(jié)點間的連線為2個提取色曾在同一幅苗繡服飾圖像中以相應的頻率共現(xiàn)，連線的粗細表示2種顏色間共現(xiàn)頻率的大小[5,19]，在同一幅圖中共現(xiàn)頻率的基礎(chǔ)上，搭建節(jié)點間的連線，設(shè)定共現(xiàn)頻率閾值為30%，2種色彩間共現(xiàn)頻率超過30%才能在圖中被畫出。以此構(gòu)建黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型。

其中隨機一組黔東南苗繡服飾圖像的色彩聚類提取色庫K-means聚類結(jié)果，如表1所示。圖5為該組色彩構(gòu)建的黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型。

表1 1組黔東南苗繡服飾色彩節(jié)點RGB值及占比Tab.1 A RGB value and proportion of color nodes of Miao embroidery in Southeast Guizhou

圖5 1組色彩構(gòu)建的黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型Fig.5 A color network model of Miao embroidery dress in Southeast Guizhou

2 黔東南苗繡服飾色彩感性意象研究

2.1 色彩感性意象研究

目前針對民族色彩的研究中，用戶感性知識參與性較低，缺乏對用戶意象訴求以及色彩量化分析的考慮等問題，在1.3節(jié)構(gòu)建的黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型基礎(chǔ)上，引入KE相關(guān)理論和方法，建立KCN-KE模型。首先，進行感性意象詞匯收集和篩選，然后根據(jù)色彩網(wǎng)絡模型中的權(quán)重，設(shè)計黔東南苗繡服飾色彩感性意象測試樣本，最后，采用語意差異法(Semantic Differential,即SD法，其為語義分化的一種測量工具)。其量表由一系列兩極性形容詞詞對組成，并被劃分為7個等值的評定等級(有時也可以劃分為5個或9個)，主要含有3個基本維度，即“評價的”(如好的與壞的)，“能量的”(如強的與弱的)，“活動的”(如快的與慢的)。研究者可以據(jù)此來描述任何概念及其相關(guān)問題性質(zhì)或?qū)傩苑矫娴母疽饬x。)制作李克特5級量表對黔東南苗繡服飾色彩感性意象進行調(diào)查。最終建立KCN-KE模型。

2.1.1 意象詞匯篩選

通過線上、線下2種方式獲得了114個適用于苗繡服飾色彩的感性意象詞匯。通過SD法獲得30個代表性詞匯，然后運用SPSS數(shù)理統(tǒng)計軟件中的聚類分析模塊對篩選出來的30個詞匯進行分群。最終依據(jù)主成分分析的結(jié)果，整理出最終的感性意象詞匯。具體步驟如下：

第1步：意象詞匯收集與篩選。根據(jù)SD法對意象詞匯進行篩選，制作色彩意象詞匯問卷調(diào)查，被試者包括學生群體、對苗族文化感興趣的群體以及民族服飾色彩研究方向的相關(guān)人員。隨后回收有效問卷84份，依據(jù)苗族文化理念進行篩選，最終獲得了30個與本研究相關(guān)的意象詞匯，結(jié)果如表2所示。

表2 感性意象詞匯初步篩選結(jié)果Tab.2 Preliminary screening results of perceptual image words

第2步：感性意象詞匯分群。為進一步收斂感性意象詞匯，通過SPSS數(shù)理統(tǒng)計軟件中的系統(tǒng)聚類模塊，得到感性意象詞匯系統(tǒng)分析聚類樹狀示意圖，如圖6所示。

圖6 感性意象詞匯系統(tǒng)分析聚類樹狀示意圖Fig.6 Perceptual image vocabulary system analysis clustering tree diagram

根據(jù)得到的聚類樹狀圖結(jié)果，分為5個感性意象詞匯群,如表3所示。根據(jù)SPSS數(shù)理統(tǒng)計分析中的主成分分析法，對數(shù)據(jù)進行降維處理，表4是部分數(shù)據(jù)的解釋的總方差。在每一個聚類感性意象詞匯變量中選取出最具象征意義的意象詞匯。依據(jù)解釋的總方差最終確定了5個感性意象詞匯，分別是：絢麗的、活力的、熱情的、古樸的、深沉的。確定的感性意象詞匯表示被使者對黔東南苗繡服飾色彩突出的感性意象。

表3 感性意象詞匯分群Tab.3 Word clusters of perceptual images

表4 部分數(shù)據(jù)解釋的總方差Tab.4 Total variance of part date interpretation

2.1.2 調(diào)查樣本構(gòu)建

為降低圖形和材質(zhì)等元素對受試者感性意象判斷準確性的影響，引入1.3節(jié)中構(gòu)建的黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型，參考黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型中的色彩占比和色彩關(guān)聯(lián)度，在100mm×100mm的網(wǎng)格中構(gòu)建黔東南苗繡服飾色彩感性意象調(diào)查樣本圖片，其中隨機一組黔東南苗繡服飾色彩感性意象調(diào)查樣本如圖7所示。

圖7 黔東南苗繡服飾色彩感性意象調(diào)查樣本Fig.7 Investigation sample of color perceptual image of Miao embroidery clothing in Southeast Guizhou

2.1.3 黔東南苗繡服飾色彩感性意象調(diào)查

根據(jù)2.1.1及2.1.2節(jié)篩選出最終感性意象詞匯和黔東南苗繡服飾色彩感性意象調(diào)查樣本圖片，運用SD法，設(shè)計李克特5級量表對受試人員進行感性意象調(diào)查。為提高實驗的可信度，本感性意象實驗調(diào)查對象由紡織品設(shè)計專業(yè)以及工業(yè)設(shè)計專業(yè)學生和對黔東南地區(qū)民族服飾色彩研究方向的相關(guān)人員組成，其中設(shè)計專業(yè)學生占比為75%,民族服飾色彩研究方向的相關(guān)人員占比為25%，實驗共計發(fā)放調(diào)查問卷60份，回收有效調(diào)查問卷52份，黔東南苗繡服飾色彩感性意象調(diào)查結(jié)果如表5所示。

表5 苗繡服飾色彩樣本的感性意象語意評估值Tab.5 Perceptual image semantic evaluation value of Miao embroidery clothing color samples

2.2 苗繡服飾色彩空間轉(zhuǎn)換

為更好地對RGB模式的色彩參數(shù)進行提取，以利于黔東南苗族服飾刺繡色彩的計算與結(jié)果分析。將RGB模式的黔東南苗繡服飾圖像色彩統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到HSL色彩空間，HSL分別為色相(H)、飽和度(S)、亮度(L)三通道的顏色。RGB色彩空間轉(zhuǎn)換至HSL色彩空間公式如下所示[20]：

(3)

(4)

(5)

式(3)～(5)中：R、G、B值分別表示為其中任意一個色彩的紅、綠、藍3通道坐標，它們的值是在0～1之間的實數(shù)，max、min分別表示為R、G、B中的最大值與最小值。H、S、L是色彩在HSL色彩空間中的3個參數(shù)值，H∈[0,360]是角度的色相角，S∈[0,1]、L∈[0,1]分別為飽和度與亮度。H的值通常規(guī)范化到位于0°～360°之間。

圖8所示為根據(jù)共現(xiàn)頻率閾值及其色彩占比所構(gòu)建的8個苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型。結(jié)合色彩空間轉(zhuǎn)換公式并利用MatLab編寫程序分別對8個色彩網(wǎng)絡模型中的160個特征色，通過色彩空間轉(zhuǎn)換公式將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換為HSL色彩空間。將轉(zhuǎn)換得到的HSL參數(shù)值進行加權(quán)平均計算，結(jié)果如表6所示。

圖8 苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型Fig.8 Color network model of Miao embroidery clothing

表6 苗繡服飾樣本HSL加權(quán)平均值結(jié)果Tab.6 HSL weighted average results of Miao embroidery clothing samples

根據(jù)表6的苗繡服飾樣本HSL加權(quán)平均值結(jié)果進行色彩要素分析，得到8個黔東南苗繡服飾樣本集色彩網(wǎng)絡模型的色彩要素編碼，結(jié)果如表7所示。表7中參數(shù)化處理為“1”，代表樣本中具有該類項目中的屬性；參數(shù)化處理為“0”，代表樣本中無項目中該類目的屬性。從而將用戶對苗繡服飾樣本的定性描述轉(zhuǎn)化為可以被處理的定量描述。

表7 黔東南苗繡服飾色彩要素編碼Tab.7 Color element coding of Miao embroidery dress in Southeast Guizhou

為明確各個色彩組成要素的類目得分和相關(guān)系數(shù)，根據(jù)苗繡服飾色彩要素編碼以及2.1.3節(jié)中的黔東南苗繡服飾色彩感性意象調(diào)查結(jié)果，運用SPSS數(shù)理分析軟件中的多元線性回歸進行計算[21]。在建立多元線性回歸分析前，需要對回歸模型進行誤差項的獨立性驗證[22]。若誤差項不獨立，那么對回歸模型的任何評估與假設(shè)所作出的結(jié)論即為不成立，其參數(shù)德賓-沃森(Durbin-Watson，DW)的取值范圍為00.7，表示各組成要素的類目得分是可采納的。

表8 意象模型概述表Tab.8 An overview of the Imagery model

運用數(shù)量化I類理論分析，對8個黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡中的代表性苗繡服飾色彩樣本的色彩組成要素進行相關(guān)性分析，將參數(shù)化處理后的色彩數(shù)值作為自變量，以被試者對苗繡服飾色彩的感性評價的平均值作為因變量，將數(shù)據(jù)導入SPSS數(shù)理統(tǒng)計分析軟件中進行多元線性回歸分析。表9所示為組成的樣本色彩要素與感性意象語義關(guān)系表。表9中“類目得分”的大小代表此項目解釋意象語意的高低程度，類目得分中正值代表正向的意象，而負值代表相反的意象。對表中實驗結(jié)果進行分析，例如，對“絢麗的”(y1)意象貢獻率最高的為飽和度，其范圍值為1.290，色彩貢獻率最低的是色調(diào)，其范圍值為0.272，由此可得，“絢麗的”意象得分最高的組合為暖色調(diào)(0.478)+高飽和度(-0.552)+高亮度(1.503)。并分析出對于色彩意象的影響程度為：飽和度>亮度>色調(diào)。

綜上所得5個意象詞匯與苗繡服飾色彩組成要素間的聯(lián)立方程如式(6)所示：

(6)

表9 苗繡服飾樣本HSL加權(quán)平均值結(jié)果Tab.9 HSL weighted average results of Miao embroidery clothing samples

3 案例設(shè)計及可靠性驗證分析

圖9 色彩驗證方案幾何框架Fig.9 Geometric framework of color verification scheme

圖10 黔東南苗繡服飾設(shè)計樣本Fig.10 Qiandongnan Miao embroidery costume design sample.(a)Graphic design sample；(b)Clothing design sample

(7)

(8)

表10 黔東南苗繡服飾設(shè)計樣本色彩要素編碼Tab.10 Qiandongnan Miao embroidery costume design sample color element coding

將圖10(a)所示圖形設(shè)計樣本運用到服飾設(shè)計樣本圖10(b)中，采用SD法對圖10中黔東南苗繡服飾設(shè)計樣本進行感性意象調(diào)查，設(shè)計樣本感性意象識別準確率如圖11所示。

圖11 設(shè)計樣本感性意象識別準確率Fig.11 Verify the accuracy of sample perceptual image recognition

在樣本感性意象識別準確率的驗證中，“絢麗的”感性意象識別準確率為96.94%；“活力的”感性意象識別準確率為95.86%；“熱情的”感性意象識別準確率為96.24%；“古樸的”感性意象識別準確率為95.26%；“深沉的”感性意象識別準確率為94.62%；其中，平均識別準確率為95.78%。結(jié)果表明，本文構(gòu)建的KCN-KE模型對黔東南苗繡服飾色彩感性意象的量化分析具有較好理論參考性。

4 結(jié)束語

針對黔東南苗繡服飾色彩研究中，色彩基因與用戶感性需求耦合性欠佳的問題，本文對色彩感性意象進行研究。首先對黔東南苗繡服飾色彩進行K-means聚類色彩提取構(gòu)建黔東南苗繡服飾色彩網(wǎng)絡模型，通過色彩空間轉(zhuǎn)換明確色彩要素編碼，進行色彩要素分析，在感性工學理論的基礎(chǔ)上，將感性意象進行參數(shù)化表達，以此分析用戶感性意象需求與黔東南苗繡服飾色彩基因的關(guān)系，構(gòu)建K-means色彩網(wǎng)絡與感性工學相結(jié)合的KCN-KE模型。結(jié)果表明，本文方法能夠為民族服飾色彩創(chuàng)新設(shè)計提供理論支持，也為黔東南苗繡服飾的創(chuàng)新應用提供新的方向。模型在一定程度上解決黔東南苗繡服飾色彩基因與用戶感性意象需求之間耦合性欠佳的問題，減少設(shè)計過程中色彩方案優(yōu)化時間，提高設(shè)計效率。苗繡服飾色彩是苗族民族文化、地理環(huán)境、生活習慣、宗教信仰等多方面因素的綜合體現(xiàn)，在后續(xù)的研究中將進一步對其進行細化研究，使色彩設(shè)計更高效。