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异形网点结构提花织物设计及其灰度仿真特性

2023-10-31张爱丹郭珍妮

纺织学报 2023年9期
关键词:色卡明度异形

张爱丹, 郭珍妮

(1. 浙江理工大学 纺织科学与工程学院(国际丝绸学院), 浙江 杭州 310018;2. 浙江理工大学 浙江省丝绸与时尚文化研究中心, 浙江 杭州 310018)

当前影光组织是色彩仿真提花织物表现图像色渐变过渡的常用组织[1-2],通过对影光组织的加强设计,虽可满足织物组织对图像色的一一对应,使织物能表现图像色的细腻变化[3],但提花织物呈现的图像整体色调却与原始图像有较大差别[4],尤其在表现不同明度基调的灰度图像时,呈现出不同程度的明度差,且这种现象不会因图像分色数的增加而得到改善[5]。对于这个问题,有学者提出将研究思路转移到图像色的预处理上,借鉴印刷行业中的数字加网技术,使连续调图像离散为二色值图像,将以油墨显现的印刷网点作为提花织物的组织点,以表现提花织物图像的明暗层次和灰度变化,为解决该问题提供了一种可行的方法[6]。

目前图像的网点化处理所采用的网点主要是圆形、椭圆形和菱形等简单的几何形状[7],因此本文在图像色网点化设计思路基础上,尝试对网点的形状、大小和变化路径等进行设计,建立异形网点库,使灰度图像转化为网点图像时有更多的设计选择,增添色彩仿真提花织物的设计趣味性和新颖性。通过将采用异形网点库的灰度仿真提花织物与影光组织织物进行明度差比较分析,考察异形网点织物图像的灰度阶调变化特点,为利用异形网点库表现特定明度基调图像的色调仿真提花织物提供设计依据,也为色彩仿真提花的创新设计提供参考。

1 设计原理

网点是印刷制品中构成文字、图形和图像的基本单元,也是表现图像明暗层次与颜色变化的物质基础。通过借鉴印刷行业中的图像处理技术,将连续调色阶离散为二色值的网点,用不同网点面积率代表不同色阶,以表现一幅具有灰度渐变的图像[8]。由于织物的经纬两向交织与二色值网点有相通之处,可以将二色值网点转化为织物组织点,用于提花织物的色彩仿真设计。印刷图像的加网技术主要有调频和调幅,其中调频网点是通过网点排列的疏密变化表现图像的明暗层次,调幅网点是通过网点本身的面积大小表现图像的深浅变化[9]。调频网点为单个像素点,调幅网点为多个像素点的集合体,前者不存在网点形状的变化,后者却可以有不同的形状。此外,当调频网点转化为织物组织图时,存在交织平衡问题,而调幅网点符合提花织物对交织平衡的设计要求,因此,文中的异形网点是基于调幅网点的构成原理而进行的创新设计。

异形网点与一般调幅网点在设计上的主要差别是形状的独特性以及形状生成路径的多样性。所谓异形是相对于常规的圆形、椭圆形和菱形等几何形状网点而言,同时这些网点形状也是印刷中常用的网点形状,相对缺乏独特性和趣味性。异形网点的生成路径是指一个具有特定形状的网点,从无到有,可以有多种产生方法。大致可以概括为3种:1)线型生成方法,包括水平线、垂直线、斜线、折线和波浪线型等,即由多个像素点构成的网点形状按行、列或斜向等进行像素点的增减;2)螺旋型生成方法,包括顺时针和逆时针螺旋式增减像素点;3)按特定图形自身的轮廓线型进行像素点的增减设计。

此外,因目前数字图像的灰度值一般为0~255,为满足对图像灰度等级的一一对应表现,单位网点的总像素数在256个之内即可。而在网点排列角度的选择上,相对于0°、15°、75°等排列角,45°角的排列效果在视觉上更加均匀,没有明显的线性干扰[10],是表现灰度图像较为理想的角度。

2 实验设计

2.1 实验方案

为考察异形网点提花织物的灰度仿真特性,本文首先设计异形网点库,并织造成织物色卡,再将其与黑白渐变色阶以及影光组织织物色卡进行明度比较分析。在此基础上,为掌握网点形状的变化对色彩仿真效果是否有影响及其影响程度等,本文对4种不同网点形状提花织物的图像明度进行比较研究,实验方案与设计流程具体如图1所示。

图1 实验方案与设计流程Fig. 1 Experimental scheme and design process

2.2 织物样品设计

2.2.1 异形网点库设计

异形网点库的设计主要包含4个方面:网点形状、排列角度、生成路径,以及单位网点的大小。单位网点的大小用像素数量表示,决定异形网点库中网点生成过程的步骤数的最大值,可根据色彩仿真的对象图像的灰度色阶的多少而定,也可以直接设计一个最大值网点库,之后根据应用所需从库中选择。本文设计了心形、树形、叶子形和元宝形4种网点形状如图2所示,因采用45°排列所以单位网点外形均为正菱形,其大小为219像素。心形元宝形、树形、叶子形的像素值分别为139、115、106和123,分别占单位网点的63%、53%、48%和56%。

图2 4种异形网点形状Fig. 2 Four special-shaped dot shapes. (a) Heart-shape; (b) Ingot-shape; (c) Tree-shape; (d) Leaf-shape

在生成路径方面,本文采用按图形自身的轮廓线型进行生成的设计方法,具体为:以白色菱形为背景,第1个黑色像素点从正菱形的中心点开始,以基本形的廓形为像素点增长的路径,从中心点开始旋转生成,直至将菱形单元完全填满(如图3所示),该设计过程采用Python编写程序完成。

图3 心形网点生成过程示意图Fig. 3 Diagram of generation process of heart-shape dots

以上述4种为基本形状设计异形网点库,每个网点库由220幅生成过程图组成,可满足220色阶以内灰度图的色彩仿真表现。

2.2.2 色卡织物

本文选用树形网点库进行织物色卡的设计与织造。由于网点库包含220个生成过程,与之对应织物色卡也有220块。为避免出现浮长过长的情况,所有网点图转化为织物组织图时,统一铺设1对32枚5飞的经面和纬面缎纹。考虑到试样条件为白经黑纬,白色区域铺设经面组织,黑色铺设纬面组织。

为比较分析异形网点的灰度仿真特点,本文同时设计织造了6组采用影光组织库的织物色卡作为对比样品。6组影光组织库的基本组织均为16枚缎纹,飞数分别为3、5和7;每种飞数基本组织采用经向加强和纬向加强各设计1组影光组织库;每次增加8个经组织点,影光组织库均为29级。由于影光组织库的织物显色特性,主要由基本组织及其组织点的加强方向所决定[11],其数量的多少不会从总体上改变该影光组织库的显色性能,因此本文织造织物色卡的影光组织库均采用29级。

2.2.3 提花织物

由于色卡所反映的织物色是一种特殊状态下显色效果,不能完全等同应用于一幅图像中的显色效果,因此本文同时采用4种异形网点库和2组影光组织库,对同一幅灰度图像进行提花织物设计与织造,最后产生6幅提花织物样品,织物实物效果如图4所示,图中微观图部分采用AO1017欧美科数码电子显微镜采集,放大倍数为15倍。

图4 6种提花织物实物图Fig. 4 Six figured jacquard fabrics. (a) Tree-shape dot; (b) Leaf-shape dot; (c) Heart-shape dot; (d) Ingot-shape dot; (e) Weft enhanced shaded-weave; (f) Warp enhanced shaded-weave

4种异形网点结构提花织物中,树形和叶子形提花织物采用黑纬表现网点色,白经表现背景色;与之相反,心形和元宝形提花织物采用白经表现网点色,黑纬表现背景色。2种影光组织提花织物的影光组织库以16枚5飞缎纹为基本组织,经向加强和纬向加强各1组,每次增加4个组织点,组织库均为57级。

色卡织物和提花织物样品,均由1组白经和1组黑纬交织而成,经、纬组合均为:23.3 dtex×2桑蚕丝;经、纬密均为1 100根/(10 cm)。织物样品由浙江宏创纺织有限公司织造。

2.3 织物样品明度数据采集

色卡织物样品的明度值(L)由美国X-rite爱色丽Color i7手持分光测色仪进行数据采集,其中异形网点织物色卡1组220块,每块大小为3.5 cm×3.5 cm;影光组织织物色卡6组,每组29块,共计174块,每块大小为3.5 cm × 4.5 cm。数据采集条件为:颜色空间CIELAB,测量孔径为6 mm。每块织物样品测3次,取平均值。

4幅异形网点提花织物和2幅影光组织提花织物,经Canon E568扫描仪采样获得数字图像,扫描分辨率为300 dpi,彩色模式。将扫描图像在PS软件中进行修剪调整,使6幅织物图像与原图像具有相同的长宽像素值,并将其色彩模式转换为灰度模式。之后将每幅织物图像均分为9等份,分别计算每份的平均灰度值。

3 结果与讨论

3.1 色卡织物明度比较分析

将经测色仪采集的7组织物色卡明度值数据,按组进行平均值计算,结果如表1所示。将明度值为0的黑色到明度值为100的白色的渐变色阶,归纳为29级,再计算其明度均值为50,以此作为评价织物色卡灰度仿真性能的参考值。220级树形网点织物色卡根据测色数据也归纳为29级,使其与影光组织织物色卡数量对应。

表1 7组织物色卡明度均值Tab. 1 Lightness mean values of 7 groups of fabric color cards

从表1可知,与黑白色阶的明度均值最接近的是16枚3飞纬向加强影光组织织物色卡组的明度均值,二者相差0.76;其次是树形网点织物色卡组,二者差值为1。其余5组影光组织织物色卡组的明度均值,都较树形网点组的差一些。其中3组纬向加强织物色卡组的明度均值低于50,说明织物色卡组整体偏暗;3组经向加强的织物色卡组都高于50,说明织物色卡整体偏亮。

将7组织物色卡的测色数据与29级黑白渐变色阶的明度值绘制成曲线如图5所示。可知,3组经向加强织物色卡的明度值曲线极为接近,且整体明度值明显高于其余各组。3组纬向加强织物色卡组中有2组下凹趋势明显,其余1组与树形网点织物色卡组接近,居于7组中间,与黑白渐变色阶的线性特征吻合度相对更好。

图5 织物样品组与图像色阶的明度值曲线图Fig. 5 Lightness curves of fabric samples and grayscale

为更准确地表征7组织物色卡的明度值与黑白渐变色阶的理论明度值之间的接近度。在各组数据都满足正态性检验的前提下,分别将7组织物色长与黑白渐变色阶的理论明度值进行单因素方差分析,结果如表2所示。

表2 织物色卡与黑白渐变色阶明度值拟合度Tab. 2 Fitting degrees of lightness values between fabric color cards and grayscale

概率P值越高,表示2组数据的拟合度越高。从表2可知,16枚3飞纬向加强影光组织织物色卡组拟合度最高,其次是树形网点织物色卡组。2组16枚7飞影光组织织物色卡与黑白渐变色阶的明度值拟合度最差;其次是2组16枚5飞影光组织织物色卡。16枚5飞和16枚7飞各自2种不同加强方向的织物色卡组的P值都较为相近,而16枚3飞经、纬两向加强的影光组织织物色卡组之间差距显著。

从上述比较分析表明,树形网点织物色卡组对黑白渐变色阶的灰度仿真表现,虽较16枚3飞纬向加强织物色卡组略差一点,但总体而言,相对于采用影光组织的织物色卡具有更稳定的呈色性能,且灰度仿真的整体效果也较为理想。

3.2 提花织物图像明度比较分析

由于织物图像明暗变化复杂,为能更合理地比较不同网点形状和影光组织提花织物对原图像的灰度仿真效果,本文先将原图像和6幅织物图像按3行3列均分为9个图区,再按图区进行明度均值计算,结果如图6所示。

图6 原图像与6种织物图像分图区明度均值曲线图Fig. 6 Curves of mean regional lightness of original image and six jacquard fabric images

从图6可知,原图像第1、2、5图区的明度均值明显高于所有织物图像的相应区域,说明织物图像对高明度图区的表现有所欠缺。这是由于本文提花织物是由1组白经和1组黑纬交织而成,织物图像亮色区域始终存在黑纬组织点,从而影响织物显色的纯净度。6幅织物中纬向加强影光组织织物的9个图区明度均值都最低,而经向加强织物则各图区明度均值总体最高,2种不同加强方向影光组织织物图像明度差异明显;4幅异形网点提花织物的情况,则居于前二者之间,这说明异形网点结构提花织物整体具有更稳定的灰度仿真性能。

另外,4种不同形状网点提花织物中,心形网点织物相对其它3种,各区域明度均值总体略高,织物图像整体相对更显明亮。这可以解释为心形网点形状不仅造型饱满,且水平和垂直2个方向的组织点连续较为均衡,更重要的是在4种形状中,一个完整的心形由139个像素点构成,元宝形则由115个像素点构成,在二者形状都由白经表现的情况下,前者所表现的织物图像明度高于后者,说明网点形状的像素点数量对显色效果也有一定的影响。

为进一步掌握提花织物图像与原图像之间整体明度差的量化数据,本文先将各织物9个图区的明度值分别与原图像对应图区的明度值一一进行明度差计算,再对9个图区明度差进行均值统计,结果如表3所示。

表3 提花织物图像与原图像的分图区明度差值Tab. 3 Regional lightness differences between jacquard fabric images and original image

由表3可知,心形网点提花织物图像与原图像的明度差均值最小,说明其在6幅提花织物中具有最佳的仿真表现;其次是16枚5飞经向加强提花织物;其余3种网点明度差均值从小到大依次为元宝形、树形和叶子形;效果最差的是纬向加强影光组织织物。

不同形状的异形网点织物,其灰度仿真效果在基本接近的前提下略有差异。根据实验结果,这种细微差异的影响因素大致可以确定为网点形状的饱满程度,即网点形状的像素数量,像素点多的相对于较少的更能反映形状所对应的纱线色,但这种影响只是小范围内的细微调节。另外,由于本文实验没有设计像素数量相同但形状不同的网点结构,暂时无法明确形状的长宽比,以及外轮廓线的曲折程度等对灰度仿真效果是否存在影响,有待后续进一步的研究讨论。

4 结束语

异形网点结构提花织物设计采用连续调图像离散后的黑白二色值图像,由于图像只有图与底2种颜色,在最大限度上降低了对织物组织的设计需求,从而有效避免了织物组织对图像色表现上的偏色问题。本文实验结果表明,在相同的织造条件下,采用经、纬两向加强影光组织设计的提花织物对原图像明度基调的再现上具有明显的差异,而基于异形网点的提花织物则不存在类似的影响因素,表现出更稳定的灰度仿真性能。此外,异形网点为图像的二色值化设计提供开阔的创意空间,主要体现为以下2点:

1)网点形状可自由设计,在确保灰度仿真效果的前提下,使提花织物图像具有更突出的新颖性,满足色彩仿真提花织物产品的个性化创意设计需求;

2)利用网点形状的像素数量变化,以及网点形状与纱线色的配合设计,实现对提花织物图像灰度效果的细化调节,为灰度仿真提花织物提供多样化设计途径。

总之,异形网点库的设计,一方面是对常规网点形状的突破,利用图像处理技术为色彩仿真提花织物设计开拓新的设计路径;另一方面,异形网点在提花织物色彩仿真中的应用研究,为非色彩仿真的创意提花面料的设计开发提供方法和设计参考。

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