中國木版年畫的畫版處理技術(shù)研究

雷鴻源

(廣東石油化工學(xué)院工業(yè)設(shè)計系，廣東 茂名 525000)

中國木版年畫的畫版處理技術(shù)研究

雷鴻源

(廣東石油化工學(xué)院工業(yè)設(shè)計系，廣東 茂名 525000)

為了對中國木板年畫進行數(shù)字化保護，本文以套色印刷的朱仙鎮(zhèn)木板年畫為例，采用圖像處理技術(shù)從年畫中提取出線版和色版。處理流程分為前處理、線版提取、色版提取和后處理四個部分。以像素的RGB和CMY顏色分量比率計算灰度值，將圖中大部分彩色轉(zhuǎn)化為白色，依此對年畫進行去色處理；再經(jīng)過閾值處理、形態(tài)學(xué)處理和線條光滑獲得年畫的黑色線版。主要利用K-均值聚類方法獲取年畫的色版。本文的處理結(jié)果很好地表現(xiàn)了年畫的畫版原貌，所提出的處理框架對于中國木板年畫的數(shù)字化保護具有較高的實用價值。

圖像分割；K-均值算法；閾值處理；中國木版年畫

在我國燦若繁星的民間美術(shù)中，木版年畫是最奪目的。它題材廣博，手法多樣，色彩斑斕，地域風(fēng)格多姿多彩，富含傳統(tǒng)民間文化。但是，歷經(jīng)了十年文化浩劫，木版年畫的畫版被毀得所剩無幾，使年畫的物質(zhì)性遺產(chǎn)遭受了滅頂之災(zāi)。而且，近些年來傳統(tǒng)民間藝術(shù)受到現(xiàn)代化及城市化進程的沖擊，面臨著嚴重的生存與發(fā)展困境，也使木版年畫的非物質(zhì)性遺產(chǎn)的保護陷入困境。

中國民間文藝家協(xié)會于2003年發(fā)起了“中國民間文化遺產(chǎn)搶救工程”，同時將中國木版年畫搶救工程作為首個示范項目，馮驥才先生出任該工程的領(lǐng)導(dǎo)者和實踐者。中國木版年畫的普查工作采用文字、錄音、攝影和錄像同步的全紀(jì)錄，內(nèi)容涉及從歷史遺存到活態(tài)現(xiàn)狀、從作品到制作、從藝人到銷售張貼、從藝訣到年俗，而且將所有產(chǎn)地囊括其中。到 2011年，按照木版年畫的產(chǎn)地進行文化歸檔共出版了22卷《中國木版年畫集成叢書》，還建設(shè)了“中國木版年畫數(shù)據(jù)庫”。

相對于攝影和錄像，以數(shù)字圖像處理和計算機圖形學(xué)為代表的數(shù)字化技術(shù)，對于木版年畫的保護與發(fā)展將產(chǎn)生更顯著的作用。針對于中國木版年畫的數(shù)字化研究工作還比較少，而對于同樣代表中國民間傳統(tǒng)文化的中國剪紙的數(shù)字化研究做得比較深入。相關(guān)的研究有張顯全等[1]從構(gòu)建好的剪紙紋樣庫中選出適當(dāng)?shù)募y樣嵌入到動物形象的輪廓中，Xu等[2]將圖像直接轉(zhuǎn)換成具有連通特性的剪紙形象，Li等[3]把二維的剪紙紋樣應(yīng)用在三維的模型上，生成鏤空的形象并產(chǎn)生動畫效果，Meng等[4]將正面人臉照轉(zhuǎn)換為剪紙效果的形象畫。在造型特征上，剪紙和木版年畫有許多相通之處，但上述研究主要考慮的是產(chǎn)生具有剪紙效果的藝術(shù)形象，而未考慮到傳統(tǒng)剪紙形象所蘊含的藝術(shù)本質(zhì)。

木版年畫的本質(zhì)反映的是我們的傳統(tǒng)文化及民俗，如果只是單純的表現(xiàn)出具有木版年畫樣式的形象，那將是無本之木、無源之水。因為時代在變遷，木版年畫的發(fā)展本身就是一個很大的命題，要解好這個命題，首先就是要把現(xiàn)存的年畫保護好。中國木版年畫歷史悠久，各地年畫的制作方法與表現(xiàn)手段雖有很大差別，但可歸納為套色、套色加手繪和純手繪三種制作方式。本文以套色制作的朱仙鎮(zhèn)木版年畫為研究對象。

朱仙鎮(zhèn)木版年畫的線條粗狂奔放，構(gòu)圖飽滿勻稱，形象古樸生動，色彩渾厚強烈，極富于裝飾效果，具有鮮明的地方特色，在全國諸多年畫流派中獨樹一幟。魯迅先生熱情贊揚朱仙鎮(zhèn)木版年畫為“富有民族色彩的制作”，他說：“河南朱仙鎮(zhèn)年畫，刻線粗健有力不似有些地方印刷那樣纖巧。這些木刻年畫不染脂粉，人物無媚態(tài)，很有鄉(xiāng)土味，具有北方年畫的獨有特色?！?/p>

本文以圖像處理技術(shù)對朱仙鎮(zhèn)木版年畫的畫面進行處理，分別提取出線版和色版，實現(xiàn)畫版的“重現(xiàn)”。這個處理過程，可以看做是從畫面背景中分離出前景對象，相關(guān)的研究有Boussellaa等[5]采用混合方法從彩色阿拉伯歷史手稿中分離出文字手跡，易劍等[6-7]采用顏色聚類的方法從視頻中提取字幕，曾接賢等[8]采用K-均值聚類分割圖像進行特征圖像檢索，Sykora等[9]運用圖像分割和邊緣檢測技術(shù)從黑白卡通電視中分離出角色。Wen[10]從圖像中生成自由手繪風(fēng)格的彩色線描畫，與套色版的中國木板年畫表現(xiàn)方式很相似；Kang等[11]從彩色圖像中自動生成連貫的二值化線條圖，對木版年畫的線版生成很有借鑒之處。

1 總體框架

朱仙鎮(zhèn)木版年畫全部采用刻版套印工藝，整個流程不染不畫，始終保持傳統(tǒng)木版套色水印，有著質(zhì)樸的平面裝飾藝術(shù)效果。朱仙鎮(zhèn)木版年畫的色版設(shè)置常用：墨線版、紅版、紫版、綠版、青版、藍版、黃版等。主線版對年畫的效果起著決定性作用，其線條光潔流暢。

本文采用的木版年畫數(shù)字化處理總體框架(如圖 1所示)，分為線版提取和色版提取兩個主要模塊，還包括前處理和后處理兩部分。下面將對本文方法進行詳細描述。

圖1 木版年畫數(shù)字化處理總體框架

2 前處理

本文處理示例為朱仙鎮(zhèn)木板年畫《馬上加官》一對中的一幅，如圖2所示。為了對木板年畫進行最真實的數(shù)字化保護，采用平板掃描儀，高分辨率真彩色掃描，并保存為無損格式的圖像文件，如bmp格式。

圖2 朱仙鎮(zhèn)木版年畫《馬上加官》(圖片來自《中國木版年畫集成——朱仙鎮(zhèn)卷》)

木版年畫在套色印刷過程中難免會產(chǎn)生印色不勻及雜色現(xiàn)象，而且經(jīng)過歲月的侵蝕造成畫面褪色，如圖3(a)所示，黑色線條和彩色塊中夾雜了大量的雜色，主要是紙張顏色。所以，在前處理階段，要對掃描得到的圖片進行去噪處理。

本文采用中值濾波進行降噪。中值濾波器是一種統(tǒng)計排序的非線性空間濾波器，它是將像素鄰域內(nèi)灰度的中值代替該像素的值，對于一定類型的隨機造型具有優(yōu)秀的去噪能力，而且比相同尺寸的線性平滑濾波器的模糊程度更低。中值濾波器對處理脈沖噪聲非常有效，該種噪聲也稱為椒鹽噪聲。濾波的具體過程如下：

(1) 首先將圖像按RGB分解為三個灰度圖；

(2) 分別對這三個灰度圖進行中值濾波，其中可多次重復(fù)濾波，或者修改濾波器大??；

(3) 再將這三個灰度圖按照 RGB次序組合為彩色圖像。

處理結(jié)果如圖3(b)所示，相比較于處理前的圖3(a)，平滑效果較顯著，利于后續(xù)的處理過程。

圖3 去噪處理前后對照

3 線版提取

朱仙鎮(zhèn)木版年畫的墨線版(又稱黑坯)，是年畫之主版，對年畫的效果起著決定性作用。年畫套色順序：先印黑，后托黃，再印紅、印綠、印青，加托水紅或印臉。年畫中的墨線可能被其它顏色覆蓋或者滲色。經(jīng)過試驗，如果直接以圖像中的線條顏色作為色彩范圍選取，將會選出色塊區(qū)域的大量雜點，且不利于后續(xù)的閾值處理。所以，本文采用去色處理結(jié)合閾值處理的方式來進行線版的提取。

3.1 去色處理

朱仙鎮(zhèn)木版年畫采用的色彩主要有黑、紅、綠、藍、青、紫、黃等顏色，為了得到黑色的線版，也就是要把其他彩色部分轉(zhuǎn)化成白色，這個過程可以當(dāng)做是彩色圖的去色處理。在色彩學(xué)中，把紅(red，R)、綠(green，G)、藍(blue，B)三色稱為原色(RGB)，而把任意2種原色混合而成的顏色即青(cyan，C)、紫紅(magenta，M)、黃(yellow，Y)稱為間色(CMY)。RGB和 CMY顏色與朱仙鎮(zhèn)木版年畫色彩恰好相應(yīng)，利用如下的灰度計算公式進行去色：

公式中各變量的含義：

gray為每個像素的灰度值；

max、mid和min分別為像素顏色R、G、B分量的最大值、中間值和最小值；

Ratiomax為max所代表顏色分量(原色)的比率；

Ratiomax?mid則為 max與 mid所形成的間色的比率。

具體計算時，對于每個像素點，將其 RGB和CMY的比率按照300%進行計算，這樣就把經(jīng)過前處理所得到的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，同時也把大部分彩色處理成白色，如圖 4(b)圖所示，已經(jīng)將 圖 4(a)中的紅色、綠色、黃色、橙色和紙張顏色去除了，只剩紫色區(qū)域變成了淺灰色，并且將線條部分變成深灰色。還要進行閾值處理，才能把淺灰色部分去除掉。

3.2 閾值處理

由于其直觀性和實現(xiàn)的簡單性，閾值處理在圖像分割應(yīng)用中享有核心地位。選取閾值的一種方法就是圖像直方圖的視覺檢測，如果直方圖有兩個截然不同的模式，則很容易選擇閾值T來分開它們。選擇T的另一個方法是反復(fù)試驗，選取不同的閾值，直到觀測者覺得產(chǎn)生了較好的結(jié)果為止，這在交互環(huán)境下特別有效。圖5所示為圖4(b)圖像的直方圖，也就是經(jīng)過去色處理后圖像的直方圖。該直方圖沒有明顯的兩個截然不同的模式，也不適應(yīng)靠觀測來交互確定閾值，本文采用 Otsu方法獲取最佳全局閾值。

閾值處理可視為一種統(tǒng)計決策理論問題，其目的是在把像素分配給兩個或多個組(也稱為分類)的過程中引入的平均誤差最小。Otsu方法在類間方差最大的情況下是最佳的，其基本概念是好閾值分類就它的像素灰度值而論應(yīng)該是截然不同的，或者說就它的灰度值而言給出最好的類間分離的閾值就是最佳閾值。而且，Otsu方法是完全以一幅圖像的直方圖為計算基礎(chǔ)，因為直方圖是很容易得到的一維陣列，所以O(shè)tsu方法是一種很有吸引力的最佳全局閾值處理方法。

設(shè)灰度圖像的灰度級是 L，則灰度范圍為[0,L–1]，利用Otsu算法計算圖像的最佳閾值為：

其中：當(dāng)分割的閾值為t時，w0為背景比例，u0為背景均值，w1為前景比例，u1為前景均值，u為整幅圖像的均值。

使以上表達式值最大的T，即為分割圖像的最佳閾值。再利用該最佳閾值T，將圖像進行二值化黑白處理，就得到圖4(c)。從該圖中所示，可知原圖中紫色區(qū)域，也就是圖4(b)淺灰色區(qū)域，已經(jīng)幾乎處理成白色了，只是還存在一些噪點，如圖中馬前腿部位的局部放大圖所示，可利用形態(tài)學(xué)處理進一步完善。

3.3 形態(tài)學(xué)處理

膨脹和腐蝕操作是形態(tài)學(xué)處理的基礎(chǔ)。膨脹是使圖像中的目標(biāo)“生長”或“變粗”的操作，腐蝕“收縮”或“細化”二值圖像中的物體。在實際應(yīng)用中，膨脹和腐蝕更多地以各種組合來應(yīng)用，如開操作、閉操作。

開操作會平滑物體的輪廓、斷開較窄的狹頸并消除細的突出物。閉操作同樣也會平滑輪廓的一部分，但與開操作相反，它通常會彌合較窄的間斷和細長的溝壑，消除小的孔洞，填補輪廓線中的斷裂。

本文采用小的結(jié)構(gòu)元，先進行開操作，再進行閉操作，達到了消除小雜點、填充小的孔洞，并磨平了細的突起的效果，如圖4(d)所示。從馬前腿的局部放大圖可知，噪點已經(jīng)消除。雖然到此步驟已經(jīng)把年畫的黑色線版部分處理干凈，也最真實的反映了原圖的線版，但是因為基于像素進行處理，導(dǎo)致線條邊緣不平滑，這與手工雕刻木板而成的光滑線條是不符合的，所以還需要進行線條的平滑處理。

3.4 線條平滑

數(shù)字圖像是個整數(shù)矩陣，每一個整數(shù)代表一個像素，像素常顯示為小方形。因此，可以將數(shù)字圖像簡單的理解為由眾多小方塊的像素組成，這些小方塊是圖像的最基本構(gòu)成元素，它不可被分割。所以，經(jīng)過前述步驟獲得的二值化黑白線版，是由黑色的小方塊組成，意味著其邊緣不會是光滑的，而會呈現(xiàn)出鋸齒形的邊緣。為了讓圖像、文字有更好的顯示效果，抗鋸齒作為一種重要的顯示優(yōu)化技術(shù)被廣泛應(yīng)用。采用兩種方式進行線版的抗鋸齒：

(1) 為了獲得更加精細的顯示或者打印效果，最直接的辦法就是提高“點”的密度，也就是提高圖像的分辨率。

(2) 把二值化的黑白圖像，轉(zhuǎn)化為灰度圖像，也就是將線版的邊緣進行灰度平滑，特別在顯示上可以很好的消除鋸齒現(xiàn)象。

4 色版提取

將套色印刷的木版年畫(如圖2所示)進行色版的提取，在技術(shù)上可以視為圖像分割。令R表示一幅圖像占據(jù)的整個空間區(qū)域，可以將圖像分割視為把R分為n個子區(qū)域R1,R2,···, Rn的過程，滿足：

(2)iR是一個連通集，要求一個區(qū)域中的點以某些預(yù)定義的方式來連接(4連接或8連接)。

分割中的基本問題就是把一幅圖像分成滿足上述條件的多個區(qū)域。朱仙鎮(zhèn)木板年畫是由固定的幾種顏色進行套色印刷，適于采用K-均值聚類方法將圖像中相近色彩像素歸在一個子區(qū)域中。

4.1 K-均值聚類

K-均值聚類算法是應(yīng)用廣泛的聚類分析方法之一，它用于圖像分割具有直觀、快速、易于實現(xiàn)的特點。K-均值聚類算法的基本思想是：選取k個初始聚類中心，把數(shù)據(jù)集中的所有對象分成k個類，通過迭代計算，逐次更新各類的中心，直到算法收斂到一定的結(jié)束條件，輸出聚類結(jié)果。算法具體步驟如下：

(1) 首先選取適當(dāng)?shù)姆诸悢?shù)目和初始聚類中心，設(shè)選取的分類數(shù)目為c，對應(yīng)的c個初始聚類中心為：其中代表在第k次迭代中第i個聚類中心。

(2) 選取合適的距離準(zhǔn)則，將數(shù)據(jù)集中的每個樣本x依次歸到最近的類中，其中表示第k次迭代中以為中心的類。

(3) 對每個類中的所有樣本取平均值，將得到的平均值作為這一類新的聚類中心。表達式為：

本文所處理的是RGB類型圖像，一幅RGB圖像就是M×N×3大小的彩色像素的矩陣，其中的每個彩色像素點都是在特定空間位置的彩色圖像對應(yīng)的紅、綠、藍三個分量。在進行K-均值聚類前，要將該3維數(shù)組重新構(gòu)造成行數(shù)為(M×N)，列數(shù)為3的二維矩陣。使得新的二維矩陣中每一行對應(yīng)原圖像中的一個像素點的(R,G,B)值。從實際圖像中可以確定顏色種類為黑、黃、紅、綠、紫、橙和紙張背景色共7種，所以K-均值聚類分類數(shù)目就是7。

進行K-均值聚類后，將二維矩陣中每一行歸在7個類別中之一，并能夠計算出7個中心值。再將計算完后的二維矩陣構(gòu)造回原來M×N×3的三維矩陣，對其進行色塊分離的操作。

4.2 色塊分離

K-均值聚類后，圖像的像素值分為7類，大體上每種顏色聚成一塊塊區(qū)域。年畫雖然經(jīng)過前處理，但畫中色塊還是存在雜色，所以聚類后的塊狀區(qū)域也就會夾雜其他色的像素，我們以色塊分離的操作來清除這樣的雜色。處理方法如下：

首先，針對每一種分離后的顏色，將該顏色像素位置取 1，其他像素位置值 0，就得到一幅二值圖像；除了背景色，對應(yīng)于黑、黃、紅、綠、紫和橙色，總共得到6幅二值圖像；

接著，對每一幅二值圖像運用形態(tài)學(xué)處理方法，即可消除雜點和邊緣突起；

然后，將K-均值聚類得到的中心值賦給對應(yīng)二值圖像中像素值為1的點；

這樣，就取得了木版年畫的色版，如圖6所示。該圖也表示了年畫的套色過程。

4.3 色塊平滑

對于色塊的平滑，主要是其邊緣的處理，也采用如上述第3.4節(jié)的抗鋸齒方法。在這個處理步驟中，因為各個色塊相對于線版而言要簡單許多，所以可利用孤島檢測結(jié)合人工交互的方式，將色塊內(nèi)部的一些小的漏空填充。

圖6 木版年畫的色版

5 后處理

經(jīng)過前面的處理過程，可分別獲得黑色線版和不同的色版，還要進行一定的后處理。

5.1 線版和色版合并校驗

將線版與各個色版分別合并進行校驗，先求出其交集，再從色版中減去交集，就可以去掉它們的重疊區(qū)域。

5.2 矢量化處理：線條/色塊

為了便于木版年畫的數(shù)字化應(yīng)用和數(shù)控切割加工，還需要將位圖模式的線版和色版進行矢量化處理。相關(guān)的矢量化研究工作已經(jīng)做得很好，可以直接采用其處理方式，如 Buchanan等[12]對光柵圖像進行結(jié)構(gòu)式的矢量化，Chang和Yan[13]用貝塞爾曲線擬合來進行手繪圖的矢量化，Agarwala[14]將用戶描繪的軌跡自動生成光滑的邊緣線條。

6 結(jié) 束 語

采用圖像處理的方式，從套色印刷的朱仙鎮(zhèn)木版年畫中提取出黑色的線版和不同的色版，真實地還原了年畫的畫版原貌，本文展示的實例效果顯著。由于木版年畫印制過程的粗糙及經(jīng)過歲月的侵蝕，導(dǎo)致年畫畫面存在漏印、色彩重疊、褪色等問題，這些問題采用自動圖像處理不易完全解決，我們將在未來工作中依據(jù)木版年畫創(chuàng)造規(guī)則進行年畫的畫版還原。

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A Study of Processing Technology of the Prints in Chinese Woodblock New Year Prints

Lei Hongyuan
(Department of Industrial Design, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming Guangdong 525000, China)

Aimed at the digital protection of Chinese woodblock new year prints, this paper, using the woodblock new year prints with chromatographic print of Zhuxian town as examples of processing, extracts the line prints and color prints from the new year prints with the technology of image processing. The procedure of processing is divided into 4 parts, i.e. pre-processing, line print extracting, color print extracting and after-processing. First, we should figure out the greyscale with the RGB of pixel and CMY color components ratio and transform most different colors of the new year prints into white so as to remove the colors; then after using the threshold processing, morphological image processing and line smoothing we can obtain the black line prints of the new year prints. We gain the color prints by K-means clustering method. The results of these processing can demonstrate the original appearance of new year prints and the processing procedure proposed in this paper is of great value to the digital protection of Chinese woodblock new year prints.

image segmentation; K-means algorithm; thresholding; Chinese woodblock new year prints

TP 39

A

2095-302X(2014)05-0809-06

2014-06-09；定稿日期：2014-06-26

雷鴻源(1976–)，男，福建上杭人，講師。主要研究方向為數(shù)字化藝術(shù)與設(shè)計。E-mail：hyleihy@126.com