基于聚类算法和色彩网络的蝴蝶色彩分析及应用

任艳博， 蒋 超， 王教庆， 俞 琳,2， 王园园

(1. 西安工程大学 服装与艺术设计学院, 陕西 西安 710048； 2. 西北工业大学 现代设计与集成制造技术教育部重点实验室, 陕西 西安 710072)

色彩是产品与消费者之间产生情感共鸣最直接的因素,产品色彩设计是满足消费者情感和审美需求最重要的手段之一[1]。大自然造就了绚丽斑斓的蝴蝶色彩，蕴含着独特的自然美法则，可以为满足差异化的消费需求提供丰富的创意灵感和设计启发[2]。然而，若想较好地实现蝴蝶色彩的设计重用，首先需对蝴蝶色彩进行科学合理的提取，并建立色谱、色卡和色彩模型[3]等有效的设计辅助工具。

早期的色彩提取研究主要依靠人工方法[4-5]，具有极强的主观性。随着计算机技术的不断发展和学科间的交叉融合，在设计学和艺术学领域，已有部分学者基于智能算法提出了更为科学和高效的色彩提取方法。如张旻爽等[6]利用优化后的K-means聚类算法实现了对蜂鸟羽毛的仿生色彩提取，并依据各颜色的色彩占比制得相应的配色色卡；刘肖健等[7]采用基础的K-means聚类方法，对传统纹样色彩进行研究与分析，并基于CorelDRAW平台进行色彩提取和推荐模块的二次开发，进而实现了具有传统文化意象的产品配色方案的自动生成；陈登凯等[8]通过中值切割颜色量化算法，对民间布老虎进行了色彩特征分析，形成了可视化的配色图谱；王艳敏[9]对农民画色彩特征进行分析和研究，通过获取主要颜色的风格意象及色彩关系网络，构建了较为全面的农民画色彩数据库，并提出了基于农民画色彩特征的农产品包装色彩设计方法；……