邊卓 賈潔

[內(nèi)容摘要]本文以分類收集整理即將遺失相關(guān)達(dá)斡爾族的文化和傳統(tǒng)工藝色彩，通過相關(guān)文獻(xiàn)、影像資料進(jìn)行研究，抽象選取達(dá)斡爾傳統(tǒng)工藝色彩—單體器物色彩的 RGB 色彩模型和人眼識別圖像作為研究樣本、以特征提取數(shù)據(jù)實現(xiàn)色彩的量化、構(gòu)造色彩信息數(shù)據(jù)庫、并以各類色彩提取樣本信息歸類。運(yùn)用模糊聚類對其色彩復(fù)雜度進(jìn)行分析，驗證其方法具有較高的聚類精度。

[關(guān) 鍵 詞] 達(dá)斡爾 ?模糊聚類 ?色彩信息 ?精度

利用模糊聚類分析理論能夠很好地模擬人腦的思維模式，以不確定性的達(dá)斡爾族器具色彩為其研究對象，模糊集合的出現(xiàn)描述達(dá)斡爾器具的色彩特征，根據(jù)某些性質(zhì)加以分類，由狀態(tài)加以模擬，按照一定的標(biāo)準(zhǔn)和方法進(jìn)聚類分析，按照一定色彩數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化模型，建立相關(guān)的一些色彩相似的模糊矩陣，根據(jù)模糊聚類法求得最佳色彩閾值范圍，從而確定對象的色彩特征與不確定性色彩特征，并加以彌補(bǔ)。這樣就得到一種新的色彩體系，從而實現(xiàn)人腦數(shù)學(xué)模擬其器物本身色彩的色相區(qū)間，查找色彩的相似性，達(dá)到后期傳統(tǒng)工藝文化數(shù)字化的還原、修復(fù)和保護(hù)。

一、模糊聚類分析法數(shù)學(xué)模型

數(shù)據(jù)矩陣， X = {x1，x2，…，xn}是待聚類分析的對象全體，X 中的每個樣本對象，xi（ i =1，2，…，m ） 表示各個對象的m色彩特性，每個參數(shù)值xi的不同色彩特征。其中Xnm表示第n個分類對象的第m個指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，

按照各樣本間的親疏關(guān)系把 x1，x2，…，xn劃分成多個不相交的子集X 1，X 2，…，Xc，并要求滿足下列條件：

X1∪ X2∪…∪Xc= X，Xi∩Xj=φ ?（ 1≤i≠ j ≤c ）

樣本xk（1≤k≤n）對子集（類）Xi（1≤i≤c）的隸屬關(guān)系

其中，隸屬函數(shù)必須滿足條件μik∈Eh。也就是說，要求每一個樣本能且只能隸屬于某一類，同時要求每個子集（類）都是非空的。

二、聚類分析步驟

建立模糊相似性關(guān)系矩陣 Rs，相似系數(shù) rij表示兩個樣本之間的相似程度的變量，當(dāng) rij的值越接近于 1 表示它們越相似。根據(jù)標(biāo)定所得的模糊矩陣R還要將其改造稱模糊等價矩陣R1。用二次方法求R的傳遞閉包，即t（R）=R1。再讓由大變小，就可形成動態(tài)聚類圖。得出傳遞包Rs→R1，形成模糊等價矩陣，另λ值從 1 到 0 變化，可產(chǎn)生不同的動態(tài)聚類結(jié)果：如果λ=1，當(dāng)λ值越接近 1，分類越細(xì);當(dāng)λ值越接近 0，分類越粗。

三、色彩樣本收集

1.調(diào)研準(zhǔn)備

根據(jù)對象的不同，色彩數(shù)據(jù)的采集需要攝影或文字描述的方式獲取，為后期的科學(xué)性的定量描述提供基礎(chǔ)保障。具體的樣本收集采用現(xiàn)場拍照、實物樣品的色彩測色、利用色卡進(jìn)行比對和記錄、利用色彩分析設(shè)備測定色彩數(shù)值。對色彩區(qū)間內(nèi)的色彩閾值進(jìn)行選擇具有代表性的、面積相對比較大的、位于NCS色相環(huán)中所對應(yīng)的色彩數(shù)值。以真彩圖像RGB為色彩模型，檢查色標(biāo)與現(xiàn)實物體色彩是否還原一致的研究內(nèi)容。用RGB描述每個樣本色彩的量化值，白色（R=255、G=255、B=255）和黑色（R=0、G=0、B=0）不做參考。對于給出的指定范圍色彩集合，只能存其一，屬于或者不屬于。對測得的指代性的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納，儀器設(shè)備與工具主要有：彩色亮度計（TOPCON BM-7）、分光亮度測量儀（SpectrophotometerCM-2600d）、數(shù)碼照相機(jī)、色卡。

2.測試條件

能見度的晴天，避免強(qiáng)光和背光取色。時間9：00-11：00、13：00-15：00。測試距離大于350mm。

3.樣本分類

4.色卡的對比

對所測得的不同色卡數(shù)值錄入樣本數(shù)據(jù)庫（奧斯特瓦爾德色立體）。在儀器測試與目測對比的基礎(chǔ)上，進(jìn)行色彩編碼與色卡進(jìn)行數(shù)值比對，以數(shù)值最為接近為原則選擇對比結(jié)果，得到達(dá)斡爾器具文化的標(biāo)準(zhǔn)色彩。

5.色彩信息的提取

采用將 NCS 色相環(huán)（自然色的色彩系統(tǒng)），基于人的心理的六種主色，白、黑、紅、黃、綠、藍(lán)主題色感，分為有彩色：黃色、黃紅色、紅色、紅紫色、紫色、紫藍(lán)色、藍(lán)色、藍(lán)綠色、綠色和綠黃色共 10 類，其中黃色、紅色、紫色、藍(lán)色和綠色為基礎(chǔ)色，而黃紅色、紅紫色、藍(lán)紫色、藍(lán)綠色和綠黃色為兩相鄰基礎(chǔ)色間的中間色。（如圖3.5 NCS色相環(huán)）

色彩數(shù)據(jù)庫的 R、G、B 數(shù)值是描述每個像素色彩的量化值，若兩組 R、G、B 值越接近，那么代表的兩個像素的色彩就越相似。像素顏色組分的取值為 0 和 255 之間的整數(shù)，以λ[0，1]取值，特將 0 和 255 之間的整數(shù)除以 255，轉(zhuǎn)化為 0 和 1區(qū)間的數(shù)值。

R=像素圖像中R值和＼所有像素之和

G=像素圖像中G值和＼所有像素之和

B=像素圖像中B值和＼所有像素之和

6.色彩特征標(biāo)準(zhǔn)量化

色彩學(xué)中黑色與白色稱為無彩色，將黑、白色之外的色均為有彩色。任何有彩色均由色相、明度和純度三屬性構(gòu)成，色相用來區(qū)分顏色，明度用來區(qū)分色彩的明暗程度，純度用來區(qū)分色彩飽和程度，按一定規(guī)律和秩序進(jìn)行排列而構(gòu)成的NCS 色彩體系。將色相分為 5 類基礎(chǔ)色和 5 類中間色的這 10 類色相區(qū)間的分類方法。來進(jìn)行色彩研究、應(yīng)用和規(guī)范，來以此作為色彩特征量化的依據(jù)。分類方法具體步驟如下：

a）色相值從 1 到 64，建立色彩編號數(shù)據(jù)表;

b）分別確定樣本色彩中色彩名詞對應(yīng)所在色卡編號，獲得色相值區(qū)間;

c）以色相、明度、純度出現(xiàn)的頻率確定R、G、B所在色彩比例;

d）在基礎(chǔ)色彩中添加中間色，確定10類色彩閾值

7.模糊聚類樣本匹配

色彩信息數(shù)據(jù)特征值設(shè)定以更為多的樣本數(shù)據(jù)的閾值為依據(jù)，以樣本特征色彩和色彩自身屬性數(shù)據(jù)再進(jìn)行二次聚類，按照最大匹配原則進(jìn)行多項模式設(shè)定，實現(xiàn)交互性的色彩特征半自動化提取，并不斷完善匹配模式。

四、建立模糊相似色彩矩陣

以聚類樣本特征值R、G、B 值，明度 V，彩度 S，對比度 C，色相比例HtypeRed、Yellow、Green、Cyan、Blue 、Magenta色相對比度Ht，以樣本（表3.3）為色彩樣本，提取達(dá)斡爾傳統(tǒng)工藝品的色彩特征圖像，根據(jù)采集數(shù)據(jù)的像素RGB是0—360間的整數(shù)，并建立其特征維度空間量。 從數(shù)據(jù)得知，樣本 1 與樣本 2 色彩的相似度 r12=0.7724，而與樣本 4 的色彩相似度 r14=0.9945。由于 r14比 r12更接近于 1，則樣本 1 與樣本 4 的色彩更為相似。從矩陣分析得出，達(dá)斡爾傳統(tǒng)工藝色彩樣本閾值的設(shè)定是模糊聚類匹配的前提，設(shè)定對一個特征個樣本多個初始類的典型樣本進(jìn)行層次聚類，其過程按照一定的聚類準(zhǔn)則逐次將合乎要求的兩個樣本合并成一新的樣本，在數(shù)據(jù)匹配時出現(xiàn)多種不同信息選項的模式與其所屬，設(shè)定的色彩模式對應(yīng)項越多，就具有更大的可能性。

結(jié)語

通過模糊聚類色彩實驗數(shù)據(jù)顯示，本算法對于色彩提取與分析精度很高，以此將會面對更多的特征樣本的色彩信息自動提取。為了使提取的信息數(shù)據(jù)庫更為完善和有效，需要多角度人為進(jìn)行獲取，其色彩信息數(shù)據(jù)特征值也設(shè)定更為多樣本，樣本數(shù)據(jù)的閾值設(shè)定以色彩心理特征為新的樣本數(shù)據(jù)，再進(jìn)行多次模糊聚類，以此實現(xiàn)交互性的色彩特征多方面提取，并不斷完善匹配模式，建立相似矩陣進(jìn)行假設(shè)。

[基金項目] 黑龍江省教育廳人文社會科學(xué)項目，《達(dá)斡爾傳統(tǒng)工藝美術(shù)研究與傳承》，項目編號：12542021

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