文摘
为了解决大型问题的配色错误配色系统,提出了一种基于虚拟现实的画颜色编辑系统传感技术。应用虚拟现实技术(技术)提出了系统设计、系统框架和设计基于三层体系结构,包括数据访问层、业务逻辑层和表示层。硬件包括分光光度计、中央处理单元、存储设备和虚拟现实躯体感觉交互设备。软件部分采用BP神经网络算法为核心,火车和过程三个颜色值,构造的自动匹配模型画颜色根据培训结果,并实现系统的逻辑运算和分析软件。实验结果表明,尽管仍有一定绘画色彩匹配输出之间的误差由系统和实际测试样品的颜色匹配,匹配的最大绝对误差相对较小,小于0.05。6组之间误差的实际匹配样本和预测匹配样本是< 1.5。虽然设计的系统有一些错误预期的配色,误差很小,所以色差不影响视觉呈现效果。
1。介绍
虚拟现实需要浸、交互性和创造力是最基本和重要的属性。对于这个年轻的媒介,不断发展、变化和探索的内容是虚拟现实艺术的现状1]。5 g通信技术的到来提供了一个虚拟现实技术的普及的重要基础。技术的快速发展和硬件重写和扩展虚拟现实艺术设计表达的可能性。从技术的角度来看,一切生活中离不开互动。交互设计影响了技术的发展和人类的生活,就像智能手机,微信,支付宝给现代生活带来了变化。许多以前不可能的连接,行为和习惯已经成为现代生活的基本元素,把进化从思维方式到行为逻辑。虚拟现实互动艺术设计涉及很多学科知识和思考不同的专业。从设计者和创造者的角度来看,这是一个不可避免的选择结构和通过艺术设计的方法促进作品的过程中互动设计,是否要提高工作的质量和用户的经验,或者获得新的和迷人的创意作品。优秀作品不从稀薄的空气中。本研究探讨了改进的空间通过思考和梳理工作的经历和设计各种虚拟现实作品。 With the rapid development of hardware and technology, the discussion of immersive virtual reality interaction and its artistic design is an important process to promote the generation of truly excellent virtual reality interactive works [2,3]。
2。文献综述
赵马,提到“虚拟现实将增强的力量改变真正的艺术。相框、阶段和电影院限制通过阻断艺术作为现实的一部分。然而,虚拟现实可以增强现实和允许虚拟和真实之间的顺畅有序过渡。这种能力并不足以引起心理学家,但它为艺术家提供了一个前所未有的力量来改变社会”(4]。讲话肯定了虚拟现实艺术的社会价值,它有能力增强现实与传统艺术相比。李等人创造了第一个交互式虚拟现实的传统卷轴画,使用虚拟现实实现的法庭场景重建滚动宫廷生活的秋,明代画家,“汉宫春天的黎明。“工作是在主展厅展出的第四世界互联网大会,吸引了很多游客前来参观和体验。敦煌文化遗产数字化研究结果,虚拟现实博物馆,使用VR恢复高精度现状的基础上构建的虚拟洞穴洞159莫高窟,展示精美的壁画艺术(5]。Dimov第一次添加艺术创作领域的虚拟现实文化的应用程序。VR艺术家张霄创造了许多VR画和画在网站与谷歌艺术和文化,故宫博物院中国第一国际进口博览会(6]。张等人创造了经典的幕后英雄联盟的游戏。这个工作的小说漫画画风吸引了年轻群体的关注。相互运动和浸泡有利于观众有很好的共振(7]。徐、王的作品表明,虚拟现实技术和三维模型结合人类的呼吸平衡和声波活动让人感觉自由从重力在一个特殊的空间,处于失重状态,漫游在原始人类创造的状态。艺术家没有模拟真实的场景,让人们感知自然的哲学,并探索环境和感觉之间的特殊关系,心理和情感(8]。查塔姆等人创建了一个开创性的互动艺术装置。实验者骑固定自行车通过一个模拟计算机生成三维字母组成的城市。字母组成单词和句子两边的街道根据人们所选择的道路。体力劳动在现实中被转移到虚拟环境,让人们形成交互式连接四肢与虚拟环境(9]。东等人的作品表明,观众可以自由飞旋转地球3 d,伸展双臂,调整身体的倾斜,左右改变飞行方向,并确定飞行速度向前倾斜的程度。观众可以飞行在硅谷的经验通过控制他们的身体(10]。
尽管有很多配色系统已经开发出来,没有系统专门为绘画颜色匹配。因此,有一定的颜色匹配的颜色差异,导致大型设计绘画和理想之间的差距,和失去一定的文化遗产。在这种背景下,为了满足设计需求和应用虚拟现实技术(VR技术)的系统设计、设计专业绘画颜色自动匹配系统。系统设计包括四部分:框架设计、硬件设计、软件设计和系统测试。
3所示。研究方法
绘画设计的关键是如何将传统文化集成到产品。为了实现上述目的,颜色的使用是必不可少的。视觉是最敏感的颜色,不同的颜色组合给产品不同的情感和内涵。以瓷器为例:陶瓷是由白色和蓝色,白色象征纯洁和干净;绿色象征着春天和活力在汉文化和吉祥的颜色。白色玻璃瓷主要是单色白色,白色的有很多种,和白度越高,越强甜味和纯洁的意义。因此,一旦有问题匹配的白色,白色釉面瓷将丢失的灵魂。不同的颜色可以一起玩不同的视觉效果,一旦不匹配,将会有普通的现象(11]。因此,为了设计一个好的画,虚拟现实技术应用于颜色匹配,以帮助设计师“身临其境”欣赏颜色匹配的效果,及时调整设计方案,这样的画设计可以实现预期的目标。
3.1。系统框架设计
自动绘画配色系统的框架设计基于虚拟现实技术的b / s三层框架模式,包括数据访问层、业务逻辑层和表示层。
3.1.1。数据访问层
负责直接操作数据库,添加、删除、修改、搜索数据资源。这个系统主要的访问层存储大量的绘画样品,配色方案,以及各种操作程序代码(12]。
3.1.2。业务逻辑层
操作具体问题,这也可以认为是数据层的操作,是整个系统的核心层。系统,它主要由集成电路芯片,负责颜色匹配操作。
3.1.3。表示层
一般来说,界面呈现给用户,负责配色的成功显示给用户。过去,配色系统的成果大多是二维图像,而缺乏直观的三维意义。在设计的系统中,显示的显示结果主要是通过虚拟现实技术,更直观。
3.2。系统硬件设计
中使用的主要硬件自动匹配系统基于虚拟现实技术的绘画色彩包括分光光度计、中央处理单元、存储设备,虚拟现实躯体感觉交互设备等。下面是一个具体的分析。
3.2.1之上。分光光度计
分光光度计的功能是测量样品的颜色组成,这是颜色匹配和调整的关键(13]。这个系统是cs - 580分光光度计。设备的功能如下:(我)LED彩色显示屏,TFT真彩2.8英寸,分辨率 (2)有两种测量管径Φ8/4毫米,适用于测量各种场景(3)可以使用电源适配器的接口直接充电操作(iv)软橡胶按钮以机身,符合人体工学设计(v)仪器的存储容量是100标准样品和20000个样本。它在测量过程中被自动保存,可以清除记录
中央处理单元负责的整体控制和所有操作系统,它是系统的核心部分。在此系统中,STM32 f429 / f439单片机基于ARM®CortexTM M4选为中央处理器。控制器的技术参数如表所示1。
3.2.2。虚拟现实躯体感觉交互设备
虚拟现实躯体感觉交互设备的自动配色效果的关键用户的阅读绘画。该设备主要由传感和数据手套的头盔显示器。
头盔显示器的功能是为用户提供三维虚拟现实场景。头盔显示系统中选择3个眼镜S2展示(14]。显示的特点是driveless安装,即插即用,里面或者定位系统;主流电脑可以访问大量的内容和Cortana语音交互。传感数据手套的主要功能是准确和实时传输的姿势人手到虚拟环境中,这样用户可以很自然地与建立三维图像通过手势交互,比如使用简单的手势来打开应用程序,选择和调整大小的目标,和拖拽全息图,大大增强了互动性和沉浸。这个系统的传感数据手套服第二数据手套(15]。设备可以达到22个关节角精度高,采用先进的antibending感应技术,能够准确地将手和手指的动作转换成数字实时关节角数据。
3.2.3。存储设备
存储设备的主要功能是存储程序和各种数据。因为需要大量的样本数据,确保颜色匹配的准确性;它不能仅仅依靠系统的中央处理器的内存容量,存储扩展设备也需要在系统中。系统中的存储扩展设备模型是bba - 364。
3.3。系统软件程序设计
整个工作过程的软件画颜色自动匹配系统基于虚拟现实技术如图1。
在整个系统配色过程中,算法的关键是BP神经网络算法的应用。对于这个系统,RGB三色值的输入值的样品颜色,和输出值是绘画的各种颜色的比例,也就是说,配色方案。的基本过程建立一个基于BP神经网络的自动绘画配色模型算法如下。
步骤1(样)。BP神经网络模型的训练需要大量的样本数据支持,所以第一步建立一个自动配色模型的绘画基于BP神经网络算法建立样本库,和示例样本库中的内容需要根据目标选择绘画(16]。
步骤2(样本数据收集)。RGB颜色特征值收集的分光光度计。
步骤3(标准化RGB颜色特征值)。分光光度计收集的RGB颜色特征值不仅可以直接输入到神经网络也需要标准化。使用的方法是premnmx在MATLAB函数。
步骤4(神经网络模型构建)。由设计系统要解决的问题的预测是绘画颜色匹配。
BP神经网络模型的结构主要分为两部分:培训和测试。收集到的样本数据通常分为两组,更多的部分将被用作训练样本集,和更少的部分将被用作测试样本集。
训练样本集训练:输入到BP神经网络模型,并达到输出层处理后隐层传递函数。最后,通过输出层传递函数操作,这幅画配色方案。此时,需要判断的区别实际绘画配色方案和预期的绘画配色方案小于预设阈值(17,18]。如果小于预设阈值的区别,BP神经网络模型的训练完成。如果差值大于预先设定的阈值时,需要使用差值作为输入值反向传播,每一层的重量需要不断调整,直到调整权重影响,与实际绘画配色方案来满足期望的输出。测试:测试样本集输入到训练的BP神经网络模型结构和输出这幅画配色方案。
BP神经网络的输入量输入层所示
BP神经网络隐层的输入和输出所示
在哪里加权系数从输入层到隐层BP神经网络的输入层、隐藏层和输出层对应于上面的标志(1),(2)和(3),分别;是输入神经元的数量。双曲正切函数隐层神经元的激励函数,如图所示
4所示。结果分析
为了测试自动配色系统的性能,一个丝绸织物作为对象来研究配色,色差的配色是作为检验标准。
4.1。系统测试环境
系统测试环境如表所示2。
4.2。测试样品
本文选择150种丝织物为对象建立样本库。
分光光度计,收集的RGB颜色特征值和原始150组样本数据集。标准化后,得到了训练样本集和检验样本集。其中,80%的数据作为训练样本集,剩下的20%作为测试样本集19,20.]。
4.3。BP神经网络参数设置
BP神经网络的参数设置如表所示3。
4.4。系统的颜色匹配结果
自动配色模型的计算结果画基于BP神经网络算法如表所示4选择(过去六组解释)。
从表可以看出4,虽然仍有一定绘画色彩匹配输出之间的误差由系统和实际测试样品的颜色匹配,匹配的最大绝对误差相对较小,小于0.05,这证明了这项研究在一定程度上的有效性。
4.5。色差统计结果
上述研究结果不直观,没有实际参考意义。因此,为了进一步测试系统的配色效果,颜色差异是作为索引进行进一步的测试。色差检测是指后颜色差异的分析提取图像的颜色特征值(21,22]。
从数据可以看出2- - - - - -4六组之间的误差的实际匹配样本和预测匹配样本 , ,和是 ,这证明了色差与人类的视觉,表明匹配的样品基本上没有色差,达到预期的效果。
5。结论
总之,绘画的出现促进了和继承了很多传统的文化。绘画是基于传统文化,转变和创新,这使得绘画不仅具有文化价值,也有市场价值。在绘画设计和创造,配色是关键。因此,基于虚拟现实技术的自动配色系统设计。试验结果表明,该系统是适用的和实用的。然而,在这项研究中仍有不足;在颜色匹配测试,与不同比例的设计三种颜色,因此它有一定的局限性,需要进一步的测试和研究。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。