[發明專利]一種智能配色方法及系統

在審

• 申請號: 202110738545.2
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113345053A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 王浩;張現豐;劉海軍;王璇章;聶耳
• 申請（專利權）人: 北京華錄新媒信息技術有限公司
• 主分類號: G06T11/40
• 分類號: G06T11/40;G06T11/60;G06F40/279;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京力量專利代理事務所(特殊普通合伙) 11504
• 代理人: 張力

本發明涉及配色技術領域，具體的說是一種智能配色方法及系統，所述方法包括以下步驟：步驟1：建立色彩語義數據庫，所述色彩語義數據庫中存儲與色塊RGB值以及與所述色塊關聯的色塊關鍵字；步驟2：建立基于BP神經網絡的配色模型，以步驟1中色塊關鍵字作為配色模型的輸入數據，色塊RGB值作為配色模型的輸出數據，訓練配色模型；步驟3：利用步驟1中色彩語義數據庫中的色塊RGB值和色塊關鍵字作為樣本驗證并優化配色模型，得到優化后的配色模型；步驟4：將客戶的需求關鍵字輸入步驟3得到的配色模型，配色模型輸出需求關鍵字以及相應的色塊的RGB值，得到配色方案。

技術領域

本發明涉及配色技術領域，具體的說是一種智能配色方法及系統。

背景技術

色彩的搭配在設計的創作過程中是重要內容之一。優秀的色彩搭配不僅能夠增添作品的沖擊力與感染力，提升作品的吸引力，讓觀賞者更好的欣賞與理解作品。因此，作為一個優秀的平面設計師必須要具備較強的色彩搭配能力。色彩在平面設計中不僅可以突出作品的特色和主題，同時也能夠美化設計的版面，增強整個設計作品的美感，并且給觀看者留下更深的印象。

隨著信息技術的迅速發展，大數據時代已經來臨。越來越多的政府、企業需要借助多維度的數據分析開展工作，因此，數據可視化工具的使用也愈加廣泛。而優秀的的配色方案不僅可以滿足客戶的審美需求，更可以突出數據本身的信息價值。研究配色方案系統，可以為設計師提供基本的配色方案，協助設計師迅速輸出效果圖，提升工具的開發進度。

因此，針對以上不足，本發明急需提供一種智能配色方法及系統。

發明內容

本發明的目的在于提供一種智能配色方法及系統，以解決現有技術中的上述問題。

本發明提供的智能配色方法，包括以下步驟：步驟1：建立色彩語義數據庫，所述色彩語義數據庫中存儲與色塊RGB值以及與所述色塊關聯的色塊關鍵字；步驟2：建立基于BP神經網絡的配色模型，以步驟1中色塊關鍵字作為配色模型的輸入數據，色塊RGB值作為配色模型的輸出數據，訓練配色模型；步驟3：利用步驟1中色彩語義數據庫中的色塊RGB值和色塊關鍵字作為樣本驗證并優化配色模型，得到優化后的配色模型；步驟4：將客戶的需求關鍵字輸入步驟3得到的配色模型，配色模型輸出需求關鍵字以及相應的色塊的RGB值，得到配色方案。

如上所述的智能配色方法，進一步優選為，步驟1中所述色塊和色塊關鍵字的獲取方法具體包括：步驟11：獲取圖像源及圖像源詳情，并提取所述圖像源中的圖片，得到圖片和圖片詳情；步驟12：采用K-means均值聚類算法對步驟11中得到的圖片進行聚類分析，得到圖片色塊；步驟13：對圖片詳情進行分詞處理，得到圖片關鍵詞；步驟14：將所述圖片色塊與所述圖片關鍵詞關聯，得到色塊的RGB值與色塊關鍵字。

如上所述的智能配色方法，進一步優選為，步驟11所述圖像源為靜態圖片、視頻和動態圖片，所述圖片為靜態圖片以及逐幀提取自所述視頻和所述動態圖片圖像幀。

如上所述的智能配色方法，進一步優選為，步驟12具體包括：步驟121：獲取步驟11中的圖片并設置待提取的顏色數量，從圖片中隨機選取若干像素作為初始聚類中心，并設定聚類中心的向量值；步驟122：利用歐式距離法將圖片中像素與初始聚類中心進行匹配；步驟123：重新步驟122中每個聚類中心的向量值以及每個聚類的樣本向量平均值，并根據計算得到的聚類中心的向量值和聚類的樣本向量平均值計算得到準誤差平方和；步驟124：若相鄰兩聚類的準誤差平方和的絕對值復合預設條件，則算法收斂，計算結束，否則返回步驟121，重新計算聚類中心；步驟125：重復上述步驟，逐個迭代運算重新分類，直至算法收斂，直至提取出預設的n中主要色塊，所述主要色塊為既定配色。

如上所述的智能配色方法，進一步優選為，聚類的樣本向量平均值由下列公式計算得到：

P為聚類的樣本向量平均值，p_i為第i個聚類樣本，i∈[1,n]；