[发明专利]一种基于神经网络生成的自动配色装置

说明书

本发明涉及一种图文平面设计技术领域，提供一种基于神经网络生成的自动配色装置，可以不局限于使用场景，基于图片的色彩，经过像素色彩分析后，使用神经网络自动生成合适的配色方案，可以将配色解决方案独立于工具的依赖，独立完成自动配色任务，简化了配色操作，提高了配色设计效率。

技术领域

本发明涉及图文平面设计技术领域，特别涉及一种基于神经网络生成的自动配色装置。

背景技术

在数字传播的快速互联网时代，各种内容与图片的搭配显得日益重要，目前，除了通过设计师直接使用专业的设计工具进行配色设计处理外，并没有一种快速方便的工具，可以解决复杂的配色方案。

发明内容

因此，针对上述的问题，本发明提出一种基于神经网络生成的自动配色装置，可以不局限于使用场景，基于图片的色彩，经过像素色彩分析后，使用神经网络自动生成合适的配色方案，可以将配色解决方案独立于工具的依赖，独立完成自动配色任务，简化了配色操作，提高了配色设计效率。

为实现上述技术问题，本发明采取的解决方案为：一种基于神经网络生成的自动配色装置，包括如下处理步骤：

步骤（1）、将图片的色彩分布进行K-means统计分析，得到图片的主成分颜色；

步骤（2）、基于Adobe color的训练数据，利用对抗生成神经网络模型，以训练配色，生成配色网络模型；

步骤（3）、将步骤（1）分析获得的主成分颜色参数输入至步骤（2）训练完成的配色网络模型作为参数，配色网络模型将会自动生成合适的配色方案。

进一步的是，步骤（1）的统计分析方法为：

采用HIS颜色模型对目标区块的色彩进行颜色特征描述；

将图片转化为的像素点矩阵区块，区块中的每个像素点表示为，其中，,；

随机取样区块面积中的5个像素样点，并使用表示其中一个像素样点，；

分别计算与5个像素样点之间的最短距离，

表示像素点的H颜色数值，表示像素点的S颜色数值，表示像素点的I颜色数值， ，，依此类推；

选取其中与的最短距离最小的像素样点，求这二者之间的新中心点的HIS色彩，

；

当区块内所有的像素点全部完成前述计算后，可以得到其最新的5个质心点，统计每个质心点的点数，可以得到主要色彩的比重，取高比例的前几个主要成分颜色，即分析得到主成分颜色。

通过采用前述技术方案，本发明的有益效果是：如上所述设计的基于神经网络生成的自动配色装置，可以不局限于使用场景，基于图片的色彩，经过像素色彩分析后，使用神经网络自动生成合适的配色方案，可以将配色解决方案独立于工具的依赖，独立完成自动配色任务，简化了配色操作，提高了配色设计效率。

附图说明

图1是本发明实施例步骤（2）生成网络模型的网络结构示意图。

具体实施方式

现结合具体实施例对本发明进一步说明。

本发明实施例揭示的是，一种基于神经网络生成的自动配色装置，其特征在于，包括如下处理步骤：

步骤（1）、将图片的色彩分布进行K-means统计分析，得到图片的主成分颜色，具体为：

采用HIS颜色模型对目标区块的色彩进行颜色特征描述；

将图片转化为的像素点矩阵区块，区块中的每个像素点表示为，其中，,；