北京城二十四节气的色彩提取

中国幅员辽阔，地域不同，节气物候特征会有所差异，而且结合地方文化也会衍生出各有特点的文化习俗。二十四节气源于黄河中下游地区，该地区的物候及农业生产与其他地区的有可能不同步。例如，华北种麦是“白露早，寒露迟，秋分种麦正当时”，浙江则是“寒露早，立冬迟，霜降前后正当时”。就地理位置而言，北京的气候与黄河中下游地区具有相似性，二十四节气中描述的物候特征与北京的物候特征比较符合。并且作为多个朝代的政治、经济、文化中心，北京一直在文化的传承与发展中担任重要角色。清代富察敦崇的《燕京岁时记》和清代潘荣陛编撰的《帝京岁时纪胜》都记载了清代时老北京人的岁时风俗，反映了二十四节气文化与老北京人生活的紧密联系。因此，本书仅以华北地区具有典型文化特色的北京作为色彩提取的区域，以农耕汉民族为主要人群的感知和习俗来归纳提炼二十四节气的象征色彩。

北京城的节气特征

一年当中由于经纬度的差异，不同地域获得的太阳能量以及由此衍生出来的大气环流、水分分布等都会按一定的时节规律变化，从而形成物候顺序的关联性。我国二十四节气七十二候中的“东风解冻”“雷乃发生”“大雨时行”“雷始收声”，以及“水始冰”“地始冻”等顺序发生的非生物物候现象就是例子。一年当中各种物候现象的出现，不仅有着规律性的前后顺序，而且一段时间内具有整体同步提前或推迟的特点，即所谓“先后有序，迟早相随”。

北京城四季分明，季相各有不同。春天的季相可以概括为“万紫千红结队来”。这是北京城的花季，大致三月初开始四月底结束。虽然只有不到两个月的时间，却有约三分之二大家熟知的乔灌木开花。按照物候的特点，春天又可以细分为初春、仲春和晚春三个季相。

初春季相的主要特点是草木萌动。以京城地区常见的榆树、山桃、柳树等枝条上的春芽萌动为物候标志。榆树近于球形的花芽在萌动中拉伸着其鳞片边缘的白色绒毛，将其平行地贴伏在露出丝状光泽的内层鳞片上，待到鳞片开裂后便呈现颗粒状的暗紫色小花蕾。山桃的花芽在萌动中可以见到鳞片间爆出的新痕。柳芽在仅有的一层鳞片中变得饱满，并微微翘起，之后灰绿色的尖尖便从新生枝条或花序的顶端绽出，这便是人们常说的“柳眼初开”。待到连翘花盛，杏树、柳树始花，则标志着仲春的开始。此时桃花盛开，柳叶舒展，桃红柳绿，所谓万紫千红结队来，以仲春这个时段最为典型。待到西府海棠花开、洋槐柿树展叶，枣树荆条萌动时节，虽然乔灌木仍处于花季，但从季相上看却已经是绿肥红瘦的晚春了。

夏天季相的特点是万绿丛中几点红。以北京玉渊潭花园村一带物候季相为例，从标志初夏物候的洋槐开花到晚夏杭子梢开花的四个多月内，虽然树木郁郁葱葱，农作物茁壮生长，但常见的开花乔灌木屈指可数，有白花的珍珠梅、黄花的栾树、花色粉红的合欢、或紫红或粉白的紫薇和木槿，以及花色绛红的木质藤本凌霄，同时还有小巧的玫瑰和月季。这些植物的花期一般较长，弥补了夏季花色种类不够丰富的不足。

秋天和春天类似，也是一个季相更迭迅速的季节，其特点是红叶黄花、萧风飞落。最先带给京城秋意的是火炬树和洋白蜡，前者的树叶流丹，后者的树叶飘黄，交相辉映，绚丽至极。盛开的甘菊花是仲秋到来的物候标志，此时约有一半物种的树叶开始变色和飘落，少数树木的叶子已经落尽。此时却正是秋意最浓，观赏红叶的最佳时机。待到紫薇叶全变色、旱柳树叶开始变黄的时候，就进入落叶萧萧的晚秋了。

冬天季相的特点是万木萧疏，以山桃、元宝槭、黄栌、连翘、洋槐等树木的落叶末期为标志。此时大约一半的夏绿乔灌木叶已经落尽。待到所有的落叶乔灌木步入落叶末期，隆冬就来临了。

一般京城的春季和秋季各约两个月，夏季约四个半月，冬季约三个半月。春秋季节虽短，但季相变化却最为丰富，最有风采[1]。

色彩提取

本书中二十四节气典型色彩意象的提取方法，综合了前面提到的色彩提取方法，并且针对北京城二十四节气的物象特点和批量处理图片的需求对提取方法进行了调整和改进。具体方法如下。

文献研究

通过文献和调研等方法研究二十四节气的文化起源、历史发展等基本文化背景，深入研究京城二十四节气的文化，包括自然景观、习俗活动、农事农谚、传统美食等方面。通过搜集二十四节气与京城色彩文化等方面的相关文献及资料，研究京城二十四节气的历史文化及其与色彩之间的关系，为色彩的提取提供参考依据。

田野调查

二十四节气的色彩大部分源于自然景观和民间风俗，需要深入环境之中实地观察才能获得更加真实的资料。通过在每个节气采用实时观察和拍摄的方式，到城市与农村的大街小巷、地头田间的主要景点、具有节气代表性的地点进行观察和拍摄，拿到当代节气自然景观、习俗文化的第一手资料。

同时，深入老北京人的生活中，一方面去观察北京在二十四节气中有哪些变化和显著的特征，特别是物候景观的变化，另一方面询问当地人在二十四节气中有哪些风俗习惯、饮食变化等，加以记录和拍摄。

用户研究

通过问卷调查研究和访谈，深入调查北京人眼中具有代表性的节气物象。对收集的节气物象进行进一步淘洗与选择，获得每个节气最为人们熟知的节气物象。为了更好地进行物象调查，本书将一年中的二十四个节气分两次进行调研，在5月份前后进行春夏节气的问卷调查，在11月份前后进行秋冬节气的问卷调查。最终每个节气筛选3～4个具有代表性的意象。

图片拍摄、搜集及筛选

根据收集的资料及节气期间对北京具有代表性的城市景观，尤其是会根据节气产生变化的自然景观进行拍摄。在如今的社会，人们能接触的农作物、节气风俗和传统饮食在逐渐变少，而城市在节气时所呈现出的植被景观是人们所能最直接观察和感受的，所以在对节气色彩进行提取的时候，自然景观所占的比例较大，其他农作物、习俗、饮食方面则根据不同节气所特有的文化属性来进行选择性拍摄。一些已经不易见到的传统风俗等方面的色彩提取，则通过网络或书籍扫描来搜集相关图片。通过网络抓取的照片覆盖范围广，可以解决田野考调查中图片信息不足的问题，但容易出现偏离主题和杂色过多的照片，因此需要对照片进行筛选。

二十四节气反映最直观的是对物候特征和农作物的影响，但是由于农作物在北京城内相对较少，且色彩较为单一，同时又具有规律性，一般都是从绿色到黄色过渡，仅通过农作物的色彩很难划分节气。所以在图片收集的过程中，物候特征的图片相对较多，农作物的图片相对较少，习俗和饮食则根据在调研中被提及的频率作为判断。例如霜降的冻柿子，冬至的饺子，这些习俗和饮食被人们熟知，在调研的过程中被频繁提及，故在节气图片中所占的比例将会提高。

图片预处理

对收集整理好的照片需要图片预处理，由于单张图片往往达几百万像素，如果对几百万像素进行特征提取，会形成巨大的运算量。因此在图片预处理阶段可以对图片进行压缩，提高运算效率。通过图片压缩工具对图片尺寸进行等比压缩，压缩至最大长宽不超过100像素。通过提色软件对比，我们发现压缩后的图片主色提取结果保持不变，可以认为在图片尺寸压缩后，图片的色彩信息仍然得到保留。至此，色彩提取前的准备工作就全部完成了，接下来的工作是在计算机程序的辅助下处理图片数据。

计算机程序处理

计算机程序主要从图片基础色彩特征、图片主色特征、图像整体特征三个纬度进行特征提取，共完成15个色彩特征的提取。为了比较中位切分法对色彩提取的效果，本书还运用了聚类和八叉树两种算法，并抽取了不同节气具有代表性的图片进行分析。不同算法对主色提取的结果如下：

从三种色彩提取方法提取结果看，八叉树算法提取结果的色彩准确度较差，在色彩提取上偏向于提取多个颜色中比较接近的色彩，导致色彩和图片上原本存在的色彩差异较大。而基于聚类算法则倾向于提取色彩面积较大的色彩，对于面积较小却独特的色彩提取能力较弱。通过对部分图片的提取结果的比较，最终确定将中位切分算法用于节气的色彩提取[2]。

色彩聚类

为保证物象的色彩特征全部被提取出来，经过计算机对图片的色彩进行聚类，第一次色彩提取为每个节气意象提取8个色彩，由于8个色彩的数量太少，一些色彩虽然数量较少、所占面积较小，但是属于重要的色彩意象，如果缺失则不能让人们形成正确的映射关系。后将8个色彩的数量增加到12个色彩，但是因为有杂色的存在，12个色彩还是无法对全部具有代表性的色彩进行提取。通过对比与实验，发现16个色彩可以对节气的色彩进行很好的聚类提取，提取20个色彩则会出现少量的相似色。因此，最终将色彩的数量定在16个。

人工去除杂色

在聚类的图片中，难免会存在一些杂色，以黑色和灰色为多，它们穿插在物象的中间，不能通过裁减进行剔除，所以需要对提取出来的色彩对照图片进行杂色剔除。例如：惊蛰——连翘花蕾，中间缝隙中夹杂着大量的暗色，不属于连翘花蕾的色彩，但在计算机聚类中，会将这些杂色聚为一类，在人工去除杂色时需剔除。

在提取出的色彩中会有一些相似色出现，影响色彩意象库的搭建。此类情况出现的概率较小，因为相似的色彩计算机会进行聚类，但是色彩提取结果中还会存在少量的近似色，需要通过人工实验的方法进行剔除。

由此按照上述色彩提取的方法过程，最终获得了二十四节气的典型意象色彩[3]。

[1]杨国栋，陈效逑。北京地区的物候日历及其应用[M]，北京：首都师范大学出版社，1995年3月，第10-11页.

[2]吴桐。基于机器学习的典型节气色彩特征识别研究[D]，北京：北京邮电大学，2018年.

[3]王硕。京城二十四节气色彩意象设计研究[D]，北京：北京邮电大学，2018年.