于翔

摘要：随着数字化技术的发展普及，为非物质文化遗产保护与传承指出新的方向，提供了新的手段。非物质文化遗产保护也随之进入数字化保护时代。近些年，虽然国家和许多省在非物质文化遗产数字化保护方面做了大量的工作，但仍处于探索发展阶段，如何更好地利用数字化技术为非物质文化遗产保护服务，仍需要很长的探索与实践的过程。文章以南通蓝印花布为例，分析数字化资源在非物质文化遗产传承中的应用。

关键词：数字化资源；非物质文化遗产；南通；蓝印花布

随着非物质文化遗产保护工作得到越来越多的重视，科学、全面地开展保护与传承工作也得到越来越多的重视。本文主要探索先进的数字化信息技术及网络技术对我国非物质文化遗产——南通蓝印花布的纹样在数字化新环境下的储存、传播及应用等方面的优势，并利用其优势对蓝印花布的纹样及传统制作技艺进行保护及传承。通过本研究，希望为我国非物质文化遗产数字化传承与保护工作起到抛砖引玉的作用。

1应用背景

非物质文化遗产具有地域性强、受众群体小等特点，其主要传承人除了出于使命、责任之外，更多的是为了生存，其传承功能受到很大限制。在传播方面则传播范围小，受众面窄，且以传统传播方式为主，望“新媒介”兴叹。非物质文化遗产数字化就是采用数字信息化手段及相关传播技术，将非物质文化遗产转换、再现、复原成可共享、可再重生的数字形态，并以新的视角加以解读、保存及利用。通过数字化技术手段对非物质文化遗产进行真实、系统和全面的整理、收集、记录及处理非物质文化遗产的信息，并为其建立档案和数据库己成为我国非物质文化遗产保护与传承工作的重要实施手段之_。

众所周知，我国第一批非物质文化遗产名录中己包括南通蓝印花布，而作为其主要传承人的吴元新教授通过多年的努力，整理收藏明清以来的上万件实物及图片资料以及纹样纸版，并以此出版了《中国蓝印花布纹样大全》。本文在研究数字化技术在非物质文化遗产的保护与传承中的应用的同时，进一步探讨了数字化技术在非物质文化遗产保护与传承中的深度开发与运用。通过对南通蓝印花布纹样的数字化工作，不仅探索了非物质文化遗产数字化工作在传统意义的保护方式方面的突破口，而且还可以更加有效地提高展示效果及保真效果，为安全和长久地保护与传承该非物质文化遗产迈出探索的一步。

2南通蓝印花布纹样的数字化

2.1数字化技术

数字化技术是一种信息处理技术，即将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列可以进入计算机的二进制代码的技术。数字化技术是计算机技术、多媒体技术、智能技术和信息传播技术的基础。

2.1.1南通蓝印花布纹样的数字化采集

本文以南通蓝印花布的纹样为研究对象，通过尼康相机为其进行数字化图像的采集，采集后的效果完全能满足实验要求。

2.1.2南通蓝印花布纹样的数字化预处理

蓝印花布只有蓝白两色，因此，针对南通蓝印花布纹样这个显著特点，对其数字化图像进行相应的预处理，包括灰度化处理、中值滤波去噪和归一化等。尤其是灰度化处理，采用加权值法与最大值法结合的特点，并经大量试验后确定采用如下公式进行灰度化处理：

Gray（i₂j）=0.61xB（i₂j）+0.22xG（i₂j）+0.17xR（i₂j）

归一化处理方面，统一采用工具软件进行图像文件格式转换，并对各个数字化采集图像进行了尺寸归一化，该技术为现有技术，在此不作赘述。

鉴于不同蓝印花布藏品其成色、磨损及其他原因，在对其颜色进行数字化时，确定蓝印花布纹样数字化颜色标准为：蓝色RGB值{29，33，70}、白色RGB值{251，255，255}。

2.1.3南通蓝印花布数字化纹样的提取

图像分割是提取南通蓝印花布数字化纹样的基础。研究高效图像分割算法的脚步多年来从未停止。国内外广泛使用的图像分割方法主要有阈值分割、基于变形模型分割、基于区域生长分割、聚类法分割等。针对不同的图像对象，其图像分割的分类依据也不同，与之对应的分割算法也完全不同。针对蓝印花布具有明显蓝色颜色优势的特点，通过大量实验，并综合比较上述几个分割算法后，确定了通过加权值将基于阈值的分割算法及基于边缘检测的分割算法相结合来分割蓝印花布纹样的最终解决方案。其效果如图1所示。

2.2南通蓝印花布纹样图像数据库

南通蓝印花布纹样不但复杂多样，而且数量众多。有效地对这些海量纹样进行鉴别、整理、管理，是项目重点要解决的问题。基于内容的数据库不仅能对数据库内容提供增、删、改、查等功能，而且还能实现数据库内容整理、整合等操作。因此，基于内容的数据库系统是解决该问题的有效方法。通过分析，确定在JAVA EE框架上，利用OpenCV机器视觉库与MySql数据库相结合，开发、实现基于内容的南通蓝印花布纹样图像数据库。

颜色特征和形状特征能有效区分南通蓝印花布纹样，高效提取这2种特征对于实现基于内容的蓝印花布纹样图像数据库至关重要。

2.2.1蓝印花布纹样的特征提取

图像特征的提取与表达是CBIR技术的基础和核心技术。最客观的图像信息模型主要是以图像低级特征为主，如颜色、形状、纹理与空间关系等。基于内容的图像视觉信息主要图像信息的低级特征以及图像内容的语义描述两部分。本文主要以颜色特征的提取与匹配为研究对象开展研究。图像特征的提取是基于内容图像检索的基础，如何构建反映适当图像内容的特征是进行图像检索的关键技术之一。其中颜色特征因为和图像中所包含的物体或场景十分相关，对图像本身的大小、方向的不敏感且具有较强的鲁棒性等特征在图像检索中应用成为最为广泛的图像特征之一。大量实验表明，南通蓝印花布图像纹样的数字化研究中采用HSV颜色空间非均匀量化后提取直方图，不但具有效率上的明显优势，还可以明显降低噪声对颜色的影响。

2.2.2图像数据库的检索

基于内容的图像检索CBIR是一种利用近似匹配技术实现利用图像可视特征对图像进行检索的技术，其包括计算机视觉、图像处理、图像理解、人工智能、数据库等多领域的技术成果。其最主要的特点是直接以媒体内容为检索信息线索，通过计算机的计算实现对图像内容的分析、特征提取以及索引，并采取某种相似性度量方法对图像库中的图像进行匹配获得查询结果。通过该技术可以有效避免人工描述的主观性，并且大题减少人力物力。图像特征的有效提取以及高效匹配是CBIR实现的主要关键技术点。

利用OpenCV机器视觉库的相关技术，对蓝印花布纹样的数字化图像在4种不同的相似距离下计算出相似度距离并进行比对、分析，研究后确定采用correlation相似距离作为南通蓝印花布颜色直方图相似度计算的标准来实现南通蓝印花布纹样图像特征的有效匹配。

3基于数字化资源库建设的应用

3.1基于内容的南通蓝印花布纹样数据库的开发与实现

本文主要以南通蓝印花布纹样图像为实验对象，利用Java EE与OpenCV及Mysql数据库开发与实现基于内容的南通蓝印花布纹样图像数据库系统。

3.1.1 JAVA EE框架下OpenCV环境的搭建

实现基于内容的蓝印花布纹样图像检索系统，将JAVAEE框架结构与OpenCV结合，不仅能对数据库的图像数据进行管理，而且还满足了处理数据库中的图像信息的要求。另外，JAVA EE的MVC也为用户提供良好的用户界面。

3.1.2 OpenCV

op encv是开源计算机视觉库，本文利用支持JAVAAPI的最新版本，通过JAVA EE调用用OpenCV库中的各类方法，高效地实现了JAVA EE框架下的OpenCV环境的搭建。

3.1.3基于内容的南通蓝印花布纹样图像数据库的实现

搭建好JAVA EE环境后，将opencv的java库导入其中，实现J=AVAEE与opencv的结合并在系统中完成基于内容的南通蓝印花布纹样图像数据库的开发与实现，其效果如图2所示。

4结论

在JAVA EE的编程环境下，利用机器视觉库opencv及Mysql数据库对南通蓝印花布纹样分别进行图像的预处理、分割、相似度计算等一系列实验，并最终确定采用一系列实验结果，开发实现了基于内容的南通蓝印花布纹样数字资源库系统。