[0001] 本发明属于计算机数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于自然场景图像的调色板生成方法及系统。

[0002] 从自然图像中提取的调色板可以为设计师提供独特且个性化的颜色方案.这些颜色不受传统调色板的限制，从而激发创意。自然景观图像中的颜色往往与人们的情感和体验相关，例如，蓝天和绿草地可能让人感到宁静和愉悦，而红色的夕阳则充满温暖和浪漫，将这些颜色应用于服装设计中，可以引起受众的共鸣。自然图像中的颜色受到环境的影响，与可持续性和环保理念相契合，将这些颜色运用于服装设计，有助于传递环保意识。

[0003] 现有的调色板生成方法主要分为三大类：基于直方图的方法、基于聚类的方法和基于神经网络的方法。

[0004] 基于直方图的色板提取方法的基本思想是将图像像素的颜色信息转化为直方图，然后找出直方图中出现频率最高的颜色作为图像的主色调。Delon等人发现，图像的颜色直方图中的峰值通常对应于自然图像中的空间区域。他们的算法通过在图像的色相、饱和度和值直方图中连续找到有意义的峰值来提取颜色主题。由于分层提取方法，所得到的颜色集通常包含许多颜色，其中一些颜色是多余的。Morse等人使用类似的分层直方图方法来提取颜色主题，给定用户指定的最大颜色数量的约束和颜色之间的微小距离。但是，它们没有提供针对其他方法的主题的用户或定量评价。

[0005] 基于聚类的方法是主流的色板提取方法之一。这种方法将颜色空间分成不同的区域，并将颜色聚类成一组组类别。然后，从每个类别中选择一些代表性颜色作为调色板。这种方法通常使用的聚类算法是K‑Means算法、Fuzzy C‑Means(FCM)算法及Self‑Organizing Maps(SOM)算法。K‑Means算法，最早是在50年前开发的，是最流行的基于中心的算法之一，它试图找到K个簇，以最小化均方量化误差，MSQE。该算法试图在整个数据集中定位K个原型(质心)，从而使K个原型在某种程度上最好地表示数据。通过Barbakh等人总结K‑Means算法：K‑Means算法可以将颜色空间中的所有像素点聚类到指定数量的簇中，然后选取每个簇的平均颜色作为调色板上的颜色。FCM算法由Bezdek J C于1981年提出，旨在优化图像重着色错误。SOM算法由Teuvo Kohonen于1982年提出，它是一种神经网络算法，主要用于数据的降维和可视化。SOM算法通过自组织和自适应的方式，将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的拓扑结构，旨在将一张彩色图片压缩为更小的调色板。NeuQuant算法采用SOM的方法可以学习图片中的颜色分布，并最终得到调色板中的颜色点。

[0006] FCM聚类算法应用于CIE L*a*b*彩色约简图像时效果更好，经过训练的SOM网络减少了彩色图像分割的执行时间。在彩色图像分割方面，FCM和SOM算法的性能优于K‑Means算法.而K‑Means算法的主要问题是它对原型初始化的依赖。如果没有谨慎的选择初始化原型，计算将有可能收敛到局部最小值，而不是全局最小值。因此，适当地初始化原型可以对K‑Means产生很大影响。

[0007] 在图像调色板提取上，卷积神经网络(CNN)凭借其强大的空间特征提取能力表现出色，尽管它们可能面临泛化和解释性的挑战。生成对抗网络(GAN)能够创造性地生成新颖颜色组合，提供高质量输出，但以训练不稳定和高资源消耗为代价。注意力机制方法通过专注于图像的关键区域来提高调色板的相关性和代表性，但这增加了模型的计算复杂度。自编码器通过学习输入的压缩表示来突出图像中最重要的颜色，但可能受限于重构误差和训练的复杂性。各方法在效率、创新性和准确性方面各有千秋，选择最合适的方法需考虑具体任务需求和资源限制。