CN108596984A - 一种基于神经网络生成的自动配色装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种图文平面设计技术领域，提供一种基于神经网络生成的自动配色装置，可以不局限于使用场景，基于图片的色彩，经过像素色彩分析后，使用神经网络自动生成合适的配色方案，可以将配色解决方案独立于工具的依赖，独立完成自动配色任务，简化了配色操作，提高了配色设计效率。
Description
技术领域
本发明涉及图文平面设计技术领域，特别涉及一种基于神经网络生成的自动配色装置。
背景技术
在数字传播的快速互联网时代，各种内容与图片的搭配显得日益重要，目前，除了通过设计师直接使用专业的设计工具进行配色设计处理外，并没有一种快速方便的工具，可以解决复杂的配色方案。
发明内容
因此，针对上述的问题，本发明提出一种基于神经网络生成的自动配色装置，可以不局限于使用场景，基于图片的色彩，经过像素色彩分析后，使用神经网络自动生成合适的配色方案，可以将配色解决方案独立于工具的依赖，独立完成自动配色任务，简化了配色操作，提高了配色设计效率。
为实现上述技术问题，本发明采取的解决方案为：一种基于神经网络生成的自动配色装置，包括如下处理步骤：
步骤（1）、将图片的色彩分布进行K-means统计分析，得到图片的主成分颜色；
步骤（2）、基于Adobe color的训练数据，利用对抗生成神经网络模型，以训练配色，生成配色网络模型；
步骤（3）、将步骤（1）分析获得的主成分颜色参数输入至步骤（2）训练完成的配色网络模型作为参数，配色网络模型将会自动生成合适的配色方案。
进一步的是，步骤（1）的统计分析方法为：
采用HIS颜色模型对目标区块的色彩进行颜色特征描述；
将图片转化为的像素点矩阵区块，区块中的每个像素点表示为，其中，,；
随机取样区块面积中的5个像素样点，并使用表示其中一个像素样点，；
分别计算与5个像素样点之间的最短距离，
表示像素点的H颜色数值，表示像素点的S颜色数值，表示像素点的I颜色数值， ，，依此类推；
选取其中与的最短距离最小的像素样点，求这二者之间的新中心点的HIS色彩，
；
当区块内所有的像素点全部完成前述计算后，可以得到其最新的5个质心点，统计每个质心点的点数，可以得到主要色彩的比重，取高比例的前几个主要成分颜色，即分析得到主成分颜色。
通过采用前述技术方案，本发明的有益效果是：如上所述设计的基于神经网络生成的自动配色装置，可以不局限于使用场景，基于图片的色彩，经过像素色彩分析后，使用神经网络自动生成合适的配色方案，可以将配色解决方案独立于工具的依赖，独立完成自动配色任务，简化了配色操作，提高了配色设计效率。
附图说明
图1是本发明实施例步骤（2）生成网络模型的网络结构示意图。
具体实施方式
现结合具体实施例对本发明进一步说明。
本发明实施例揭示的是，一种基于神经网络生成的自动配色装置，其特征在于，包括如下处理步骤：
步骤（1）、将图片的色彩分布进行K-means统计分析，得到图片的主成分颜色，具体为：
采用HIS颜色模型对目标区块的色彩进行颜色特征描述；
将图片转化为的像素点矩阵区块，区块中的每个像素点表示为，其中，,；
随机取样区块面积中的5个像素样点，并使用表示其中一个像素样点，；
分别计算与5个像素样点之间的最短距离，
表示像素点的H颜色数值，表示像素点的S颜色数值，表示像素点的I颜色数值， ，，依此类推；
选取其中与的最短距离最小的像素样点，求这二者之间的新中心点的HIS色彩，
；
当区块内所有的像素点全部完成前述计算后，可以得到其最新的5个质心点，统计每个质心点的点数，可以得到主要色彩的比重，取高比例的前几个主要成分颜色，即分析得到主成分颜色。
步骤（2）、基于Adobe color的训练数据，利用对抗生成神经网络模型，以训练配色，生成配色网络模型（参考图1）：
左侧输入256*256*3的图片色块；
使用64个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第二层128*128*64的网路层；
再使用2个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第三层64*64*128的网路层；
再使用2个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第四层32*32*256的网路层；
再使用2个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第五层16*16*512的网路层；
再使用1个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第六层8*8*512的网路层；
再使用1个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第七层4*4*512的网路层；
再使用1个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第八层2*2*512的网路层；
再使用1个2*2的过滤核心来进行卷积，得到第九层1*1*512的网路层；
然后进行反卷积，原理同上，使用1个2*2的过滤核心进行反卷积，得到右侧输出第八层的2*2*512的网路层；
以此类推，输出得到256*256*3的图片色块；
步骤（3）、将步骤（1）分析获得的主成分颜色参数输入至步骤（2）训练完成的配色网络模型作为参数，配色网络模型将会自动生成合适的配色方案；其中，输入色彩表达为一组长度固定为5数组，通过配色网络模型返回的也是一组长度固定为5的HIS建议配色结果，例如：输入色彩[[44,43,44]，[90,83,82]，‘N’, ‘N’, ‘N’]，其中，N的颜色会使用黑色作为输入值，预期通过配色网络模型返回结果为[[44,42,43]，[90,83,81]，[182,160,147],[231,213,174], [162,144,93]]。
综上所述设计的基于神经网络生成的自动配色装置，可以不局限于使用场景，基于图片的色彩，经过像素色彩分析后，使用神经网络自动生成合适的配色方案，可以将配色解决方案独立于工具的依赖，独立完成自动配色任务，简化了配色操作，提高了配色设计效率。
以上所记载，仅为利用本创作技术内容的实施例，任何熟悉本项技艺者运用本创作所做的修饰、变化，皆属本创作主张的专利范围，而不限于实施例所揭示者。
Claims (2)
1.一种基于神经网络生成的自动配色装置，其特征在于，包括如下处理步骤：
步骤（1）、将图片的色彩分布进行K-means统计分析，得到图片的主成分颜色；
步骤（2）、基于Adobe color的训练数据，利用对抗生成神经网络模型，以训练配色，生成配色网络模型；
步骤（3）、将步骤（1）分析获得的主成分颜色参数输入至步骤（2）训练完成的配色网络模型作为参数，配色网络模型将会自动生成合适的配色方案。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络生成的自动配色装置，其特征在于，步骤（1）的统计分析方法为：
采用HIS颜色模型对目标区块的色彩进行颜色特征描述；
将图片转化为的像素点矩阵区块，区块中的每个像素点表示为，其中，,；
随机取样区块面积中的5个像素样点，并使用表示其中一个像素样点，；
分别计算与5个像素样点之间的最短距离，
表示像素点的H颜色数值，表示像素点的S颜色数值，表示像素点的I颜色数值， ，，依此类推；
选取其中与的最短距离最小的像素样点，求这二者之间的新中心点的HIS色彩，
；
当区块内所有的像素点全部完成前述计算后，可以得到其最新的5个质心点，统计每个质心点的点数，可以得到主要色彩的比重，取高比例的前几个主要成分颜色，即分析得到主成分颜色。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109584326A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-04-05 | 厦门欢乐逛科技股份有限公司 | 海报自动配色方法、介质、计算机设备及装置 |
| CN110083430A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-02 | 成都市映潮科技股份有限公司 | 一种系统主题色更换方法、装置及介质 |
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| CN114820863A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-07-29 | 锐创软件技术(启东)有限公司 | 基于色彩均匀编码的智能配色方法及系统 |
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