配色系統相關研究探討

第二章文獻探討

第三節配色系統相關研究探討

本節探討與配色系統開發相關之研究，將過往的配色系統研究面臨的問題做一探討，以提供本研究作為開發系統之參考與改進，並增進本研究開發自動配色系統之工作效率。

2.3.1

類神經遺傳演算法應用於產品配色系統之建立研究

此研究發現當現有的配色理論直接應用在產品設計上時，時常無法準確預知該色彩配置是否會受到產品特有的形態與屬性影像，與目標意向產生偏差。因此其針對手機產品配色，以線上問卷的方式，並使用類神經學習與遺傳演算推演出前四名最佳配色組合。但次研究發現類神經雖能有效模擬個人的色彩感受，但受限於個人的主觀色彩偏好影像，容易造成焦點模糊。並且在實施問卷測驗時，須考慮顯示器易造成問卷結果不一致（蔡淑娟，2003）。

2.3.2

以案例式擷取機制建立臺灣意象輔助設計系統

此研究使用CIE△E2000 色差公式與 LCH 色彩空間，並以案例式推理與問卷統計結果，建立臺灣意象輔助設計系統。為了使以往搜尋繁瑣的過程能更加自動化，另結合「最近鄰居搜尋演算法」找尋相似的色彩意象，以提供設計師擷取相似的色彩，其系統開發成果如圖2-17 所示（楊文斌，2007）。

圖2-17 系統主要介面

圖片來源：楊文斌（2007）。以案例式擷取機制建立台灣意象輔助設計系統。（頁 26）

2.3.3

設計師色彩意象配色之輔助系統研究

此研究以視覺傳達設計師為使用對象，針對設計師的需求，開發一電腦輔助系統，協助設計師在短時間內有效取得配色組合。其以「Color Index」配色字典為系統的色彩意象資料庫，並建立系統主色、配色方式、色彩意象詞的規則推演法則，最後提供一套輔助配色外掛應用程式系統供視覺傳達設計師使用。將配色外掛工具建立在Adobe Illustrator 繪圖軟體之中，如圖 2-18 所示，其能繼承繪圖軟體的優點，操作與使用上較為方便（陳佩琳，2009）。

2.3.4

雜誌封面自動化設計(Automatic Design of Magazine Covers)

此篇研究設計一自動排版系統，結合量化、藝術和美學的概念，將雜誌封面設計的工作自動化。其分析雜誌封面所需元素進行系統開發設計，輸入主要封面照片後，系統將會針對圖片分析主輔區域，並進行文字、色彩配置。其研究結果透過專業設計師的意見回饋，得知此系統設計之封面與設計師之想法是一致的，

其系統介面如圖2-19 所示（Jahanian et al., 2012）。

圖2-19 雜誌封面自動設計系統畫面

資料來源： “Automatic design of magazine covers”by S. Jahanian, A., Liu, J., Tretter, D. R., Lin, Q., Damera-Venkata, N., O’Brien-Strain, E., … Allebach, J. P., 2012. Proceeding of SPIE-IS&T Electronic Imaging, SPIE, 8302, 1-8.

2.3.5

使用內容圖像特點的半自動雜誌版面編排(Semi-Automated

Magazine Layout Using Content-based Image Features)

此研究與Jahanian et al.（2012）的研究雜誌封面自動設計相似，但是此研究是進行電子雜誌的編排，非封面設計，並使用HTML5與CSS3進行電子雜誌的版面設計。該研究最特別的部分是文章首字的色彩截取方式，其以照片內容為配色基礎。文中提及色彩在視覺體驗上和品牌管理是非常重要的，因此它挑選多張與

主題相關的照片，並截取這些照片的主要色彩，再結合成一個色彩做為文章中字體的顏色，如圖2-20所示。

圖2-20 文章字體色彩採擷取方法

資料來源：“Semi-automated magazine layout using content-based image features”

Kuhna, M., Kivelä, I., & Oittinen, P., 2012. MM '12 Proceedings of the 20th ACM international conference on Multimedia.

此研究透過Skin color map、Color saliency map、Textureness map，以及Edge map分析照片元素，形成一個重要的圖像，並透過分析結果，將影像切割成不同大小，以供不同版面所需。而色彩選取部分則是擷取照片中顯眼的色彩，形成一調色盤，並分析多張文中的照片後，結合所有調色盤的色彩，最後再挑選一個顏色作為文章首字的色彩，詳細步驟如圖2-21所示（Kuhna, Kivelä, & Oittinen, 2012）。