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宋代青绿山水画色彩聚类与交互设计实践.pdf
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1、如今用户对传统艺术相关的创作与设计有着较高的参与意愿,研究宋代青绿山水绘画艺术并结合互联网时代的技术进行设计,探索传统绘画艺术的应用路径,让更多人参与文化艺术传播。搜集并筛选宋代的青绿山水画,构建其图库。首先运用K均值聚类算法对青绿山水画进行多次色彩聚类提取,以主色、辅色和点缀色凝练配色方案;然后分析提取青绿山水绘画元素与意象,获得交互设计实践的视觉要素、设计路径、信息架构等。结合视觉设计规范与功能定位,以用户体验为出发点打造青绿山水主题趣味设计科普类手机软件。平衡个性化与良好的交互体验,以期打造现代化的古画趣味再设计平台,将历史时期的绘画精神与风貌带入设计过程和结果,呈现古为今用、推陈出新的
2、未来式可持续创新探索。关键词:青绿山水画;K均值聚类;色彩提取;交互设计中图分类号:TS664文献标志码:A文章编号:1 0 0 0-4 6 2 9(2 0 2 3)0 3-0 0 6 6-0 6D0I:10.16610/ki.jiaju.2023.03.014Color Clustering and Interactive Design of Blue-Green Mode ofPainting Landscape in Song DynastyXU Xue,ZHOU Chengmin(College ofFurnishings and Industrial Design,Nanjing F
3、orestry University,Nanjing 210037,China)Abstract:Nowadays,people have high willingness to participate in the creation and design of traditional art.Combinedwith the design and technology of the Internet era,the blue-green mode of painting landscape in Song Dynasty was stud-ied and the design and app
4、lication of traditional painting art was explored.The K-means clustering algorithm was used toextract colors of blue-green mode painting landscape,and the color matching scheme was condensed with main color,auxiliary color and dotted color.Then the elements and images of blue-green mode painting lan
5、dscape were analyzed andextracted with an aim to obtain the visual elements,design path and information architecture of interactive design prac-tice.Combined with the visual design specification and function orientation,the popular mobile phone software of blue-green mode of painting landscape theme
6、 interest design was built based on user experience.In order to create a modernplatform for re-design of ancient painting interest,the personalized and good interactive experience was balanced.Thespirit and style of painting in the historical period was engaged into the design process and results,wh
7、ich will present thesustainable innovation and exploration for future.Key words:blue-green mode of painting landscape;K-means clustering;color clustering;interactive design近年来文创产业逐渐成熟,青绿山水画走入大众视野,关于国画的创新探索一直在进程中,其他领域如游戏、影视、制造、交互媒体等都逐渐融入国风元素。在这种多样化的消费形态下,以互联网和数字技术趋势为出发点的设计成为主流,将有历史感的绘画精神与风貌融人设计,推出可持续
8、的创新探索。青绿山水历经隋唐繁盛、两宋消沉和元明清退出主流的发展历程,而宋代在帝王的喜好驱动下衍生复古风气,出现很多青绿山水作品,甚至“去色彩化”发展为小青绿山水,这样特殊的属性让宋代青绿山水画的研究更加丰富2 。笔墨与构造是水墨山水画的核心,那么色彩就是青绿山水画的灵魂,设色使得整体画面重建空间关系,使用近暖远冷用色规律,营造深远空间。佛教壁画常用石青、石绿、朱砂等矿物颜料,主色调多为青绿色,直接影响了古代青绿山水主色;道家思想的自然观与宇宙观让画家心向往自然而寻求自然与哲学,追求“随类赋彩”原则;儒家讲求和谐包容,使得山水画色彩整体关系融洽有度、主辅协调。以宋代青绿山水画为研究对象,通过数
9、字化技术与设计方法对色彩与基金项目:南京林业大学生态康养家居产学研用国际合作联合实验室项目(2 0 2 0 0 0 4)。作者简介:徐雪(1 9 9 9),女,硕士研究生,研究方向为家具设计与工程。E-mail:。通信作者:周橙曼(1 9 7 8 一),女,副教授,研究方向为家具设计与工程。E-mail:z c m7 8 1 6 3.c o m。引文格式:徐雪,周橙曼.宋代青绿山水画色彩聚类与交互设计实践.家具,2 0 2 3,4 4(3):6 6-7 1.Furniture067No.3业设计家具2023年第4 4 卷第3 期Furniture2023Vol.44No.3构成元素进行研究,探
10、索青绿山水画的设计与知识科普类别的交互软件,让更多人感受青绿山水绘画艺术的魅力,并能够参与到相关的创作或者设计中,不仅延续传承传统艺术与文化,而且符合当今科技应用发展趋势。1宋代青绿山水画色彩聚类提取1.1宋代青绿山水画色彩图库建立青绿山水画图像库,运用K均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm)对青绿山水画进行特征色彩提取,根据数据建构色彩网络模型,为交互产品的色彩模块提供数据以及理论支撑。田少煦等4 提出绘画艺术色彩体系包括视觉颜色系统、传统色彩系统和色彩意象系统。对青绿山水画进行色彩体系分析,传统色彩系统指的是对宋代青绿山水画进行总结,结果反映出青绿山水的色
11、彩沿革与色彩系统;视觉颜色系统以典型的色彩样本为代表,结合当代人的色彩视觉倾向,得出可以转化的现代与传统结合的视觉颜色系统;色彩意象系统即色彩心理、色彩情感和色彩文化的认知,这在不同的文化中具有核心意义与不可替代性。研究宋代青绿山水画,按照完整度、可用性、赋色风格等原则筛选出2 2 幅青绿山水画,其中包括赵伯驹、赵伯猜、王希孟等名家的作品。从色彩体系角度探讨宋代青绿山水画,色彩聚类提取结果反映青绿山水画的传统色彩,并应用于现代的交互设计,结合当代人的审美倾向及互联网时代的网络用色规范体系,其具有独特的文化底蕴和色彩情感,可以为个性与复古寻找新的突破点,平衡工业时代的趋同性与个性时代的特殊性,在
12、未来与传统之间寻找协同。色彩研究时需要进行作品数字图像处理,以保证聚类结果的准确性及可用性。1.2K均值色彩聚类提取K均值聚类算法是一种基于划分的算法,先确定聚类数目K和K个初始聚类中心,在损失函数计算下把数据集划分为若干互不相交的簇。其优点为效果好且逻辑易懂,但这种方法有一定的局限性,难点在于对K值的确定、初始聚类中心的选取等。此算法过程中不断迭代,原始数据集合聚类后取平均值,重新定位并分配6 。研究使用K均值聚类法进行青绿山水画的色彩聚类,包括主颜色提取以及抓取颜色数据占比7 。先确定聚类数目K和K个初始聚类中心,经过多次测试与比对,当送代次数超过1 0 时,颜色提取差异不大,说明K值为1
13、 2 时接近最佳的提取结果,因此将K值设为1 0。青绿山水画的主题色非常明确,青绿主色调掌控整体风格,但是其色彩元素并不单一,在单幅图像颜色提取过程中以RGB色灰度模式进行提取,灰度模式下初始聚类中心的选择遵循等距原则,对RGB色彩空间的对角线进行划分选择灰度值8 ,得到相应的色彩占比数据。宋代青绿山水画中,代表性的作品有王希孟的千里江山图、赵伯驹的仙山楼阁图、小青绿山水如赵伯的碧山宇图等,部分色彩提取结果如图1 所示。单幅作品可以获得更细化的色彩风格,多幅图像聚类过后进行色彩网络构建,为后续的设计提供支撑。第2 次聚类基于多幅图像处理结果,将第1 次聚类的颜色按照比例数据进行集合后再次聚类(
14、K=20),提取出青绿山水画的代表性色彩。第1 次聚类得到颜色比例和共现关系,在第2 次聚类结果中对主色关系进行链接,以搭建配色卡片和青绿山水色彩网络,如图2 所示,选择主色调生成色卡并搭配辅助色、点缀色等。12.5%4.4%17.5%2.1%20%9.5%10.9%9.7%7%6.4%图1 单幅图像色彩提取Fig.1Color extraction of single image0120021903180417160515061407130812111009图2色彩网络模型Fig.2Colornetworkmodel068FurnitureFurniture2023Vol.44No.3业设计
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