達(dá)斡爾族傳統(tǒng)工藝論文
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一、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。
二、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（TOPCONBM-7）、分光亮度測量儀（SpectrophotometerCM-2600d）、數(shù)碼照相機、色卡。
2．測試條件能見度的晴天，避免強光和背光取色。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3.5NCS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。
三、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)。
作者： 邊卓 賈潔