CN108734198A - 一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法 - Google Patents

一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法，包括如下步骤：步骤1，读取图像色彩数据；步骤2，用户输入色彩类别数；步骤3，选择初始聚类中心；步骤4，计算每一个像素的色彩与各聚类中心的距离，并将其归入最近聚类中心所属的类别；步骤5，定义均方差为测度函数，计算每一类色彩的测度函数值，如果不收敛，则计算每一类色彩的RGB均值，以该值更新聚类中心，并进行下一轮聚类，直至测度函数收敛或循环次数超出设定的最大次数。

Description

一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法
技术领域
本发明涉及一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法。
背景技术
在产品设计、城市设计中，不同的色彩搭配能适度地把自然与人、与生活联系起来。设计师在进行产品或图案配色时，经常需要参考各类图像中的色彩结构。部分图像来自图库或网络，而更多的参考图像则是设计师在生活中基于即时感悟捕捉到的。手机等移动终端现在都带有摄像功能，捕捉图像非常方便，但色彩的提取和应用仍缺乏简便的工具。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提供了一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法，包括如下步骤：
步骤1，读取图像色彩数据；
步骤2，用户输入色彩类别数；
步骤3，选择初始聚类中心；
步骤4，计算每一个像素的色彩与各聚类中心的距离，并将其归入最近聚类中心所属的类别；
步骤5，定义均方差为测度函数，计算每一类色彩的测度函数值，如果不收敛，则计算每一类色彩的RGB均值，以该值更新聚类中心，并进行下一轮聚类，直至测度函数收敛或循环次数超出设定的最大次数。
步骤1中，将图像的像素RGB值作为一个数据集合，在该数据集合基础上，采用K-Means聚类方法执行步骤2～步骤5。
步骤2包括：用户指定所需的色彩类别数，并从灰度和色相两种初始聚类中心模式中选取一种；灰度模式是指沿着RGB色彩空间的对角线等距选取一系列灰度值作为初始聚类中心，色相模式是指沿着色相环按等距、等角度选取一系列色彩值作为初始聚类中心。
有益效果：本发明方法具有即时性，设计师面对能够激发配色创新的图像或景色，可以使用移动终端设备迅速拍摄多幅图片进行色彩提取，并对提取色进行评价衡量；本发明还能够使得图像资源网络化。大部分情况下，设计师进行配色并不是基于自身的审美观，而是考虑到用户的偏好，因此可以通过移动终端组成用户社区，或基于已有的用户社区让多个用户上传他们偏爱的色彩照片。本发明方法让设计师可以对图像进行实时获取和色彩提取处理，基于互联网的大数据还可以对设计师的创新工作提供在线服务。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法，包括如下步骤：
步骤1，读取图像色彩数据；
步骤2，用户输入色彩类别数；
步骤3，选择初始聚类中心；
步骤4，计算每一个像素的色彩与各聚类中心的距离，并将其归入最近聚类中心所属的类别；
步骤5，定义均方差为测度函数，计算每一类色彩的测度函数值(参考文献：王静.基于颜色特征的图像分类算法研究[D].大连：大连海事大学，2012)，如果不收敛，则计算每一类色彩的RGB均值，以该值更新聚类中心，并进行下一轮聚类，直至测度函数收敛或循环次数超出设定的最大次数。
步骤1中，将图像的像素RGB值作为一个数据集合，在该数据集合基础上，采用K-Means聚类方法执行步骤2～步骤5。
步骤2包括：用户指定所需的色彩类别数，并从灰度和色相两种初始聚类中心模式中选取一种；灰度模式是指沿着RGB色彩空间的对角线等距选取一系列灰度值作为初始聚类中心，色相模式是指沿着色相环按等距、等角度选取一系列色彩值作为初始聚类中心。
本发明提供了一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (3)

1.一种基于移动终端的色彩信息交互式即时提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，读取图像色彩数据；
步骤2，用户输入色彩类别数；
步骤3，选择初始聚类中心；
步骤4，计算每一个像素的色彩与各聚类中心的距离，并将其归入最近聚类中心所属的类别；
步骤5，定义均方差为测度函数，计算每一类色彩的测度函数值，如果不收敛，则计算每一类色彩的RGB均值，以该值更新聚类中心，并进行下一轮聚类，直至测度函数收敛或循环次数超出设定的最大次数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，将图像的像素RGB值作为一个数据集合，在该数据集合基础上，采用K-Means聚类方法执行步骤2～步骤5。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2包括：用户指定所需的色彩类别数，并从灰度和色相两种初始聚类中心模式中选取一种；灰度模式是指沿着RGB色彩空间的对角线等距选取一系列灰度值作为初始聚类中心，色相模式是指沿着色相环按等距、等角度选取一系列色彩值作为初始聚类中心。
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