基于色彩调和理论的文化创意产品色彩设计与评价方法研究

随着全球经济的发展，消费者对文化产业及其衍生产品的需求日益增强。文化创意产品是以文化为资源和载体实现优秀文化的保护、传承与传播的一类产品，能够把国家、民族或某个地区的文化特质进行提炼，具有浓厚民族文化。文化创意产品既具有文化属性，又具有创新属性，是传统文化和创新设计的结合[1]。

文化创意产品的设计由形、色、质、感等组成，其中色彩对产品风格塑造和品牌特征形成具有重要作用，是影响消费者购买行为的决定性因素之一。常规的产品色彩设计多由工业设计师结合自身知识、经验等个体性知识，将企业的色彩体系、风格定位、品牌形象等约束引入产品设计中，再根据流行趋势和消费者喜好等选择配色方案，具有主观性、开放性等特点。而文化创意产品的色彩设计需从目标文化的特征属性出发，抽取反映目标区域的色彩，结合设计师的创造力将其应用于特定产品，较之常规产品色彩设计更具有典型的地域性、文化性与时代性。不同时代、地域、民族，对于色彩的运用差异较大。

现有的文化创意产品的文化界限比较模糊，文化风格与特征意象的传达越来越被弱化，文化创意产品设计越发同质化，设计师的设计风格逐渐单一。在此背景下，文化创意产品的设计需要打破图案、色彩、符号等的直接移植等单一设计思维，应结合信息时代发展的新技术、新方法、新理论寻求更为有效的途径，提高文化创意产品设计的创新性。现代计算机信息技术的多方位应用，促使产品色彩设计过程与计算机科学融合，有助于高效提取旅游文化色彩，并将色彩相关参数合理映射到文化创意产品设计中，能够满足消费者对于产品色彩设计的文化意象和新颖美观的需求。

为找到突破设计师主观性的色彩设计模式，现有许多关于配色设计的研究。陈鹏等[2]利用色彩提取技术获取色彩组合方案，建立包含色彩组合库和色彩意象库的产品配色方案数据库，基于数据库构建色彩设计系统实现了色彩方案的生成。杨延璞等[3]将色彩案例和灰度关联分析方法相结合，对参考产品配色样本进行色彩抽取、合并与取舍，利用色彩案例方法表示配色样本，建立色彩案例的映射机制，利用灰度关联分析映射前后产品配色方案间的意象关联。随着智能算法的研究快速发展，寻求最优解的智能算法也被用于配色设计中[4]。Ding等[5]将工程机械产品的多工作模式考虑进去，结合进化算法(evolutionary algorithm，EA)和粒子智能算法(swarm intelligence，SI)辅助设计师更为有效地进行配色设计。Man等[6]针对用户对产品色彩的多意象感知，将因子分析(factor analysis，FA)与普氏分析(procrustes analysis，PA)相结合，利用粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)寻求最优配色方案。周晔等[7]建立了动态模糊神经网络模型(dynamic fuzzy neural network，DFNN)，基于广义径向基函数(radial basis function，RBF)，构建了智能产品色彩设计系统，以对色彩方案的生成进行模拟。以上研究解决了配色设计中的筛选特定需求方案工作量大的问题[8]，利用知识库或优化算法在输入特定约束的条件下快速产生需求方案。但是，这些方法忽略了配色的调和美，仅以最终的色彩意象要求为目的，没有充分考虑色彩本身搭配也具有调和规则，对配色与文化意象的匹配产生影响。

文化创意产品色彩设计的动态调和过程，是建立在孟塞尔色彩调和规则量化基础上，通过色彩美度与视觉美度间的关联耦合，建立与色彩意象间的动态映射，实现旅游文化创意产品的色彩设计。文化创意产品的色彩设计调和模型如图 1所示。

在文化创意产品的配色设计中，传统的孟塞尔配色方法较为繁琐，为更好辅助设计师进行配色设计，