1色彩作为认知建筑的媒介

色彩是物体自身的一种属性特征。对于建筑物来说，不同的材质、体块组合产生的光影变化、建筑所处的外部环境等共同决定了建筑的色彩表现。另一方面，色彩的意义在于其可以被观察者感知，色彩同时也可以定义为人的视网膜接受光线后产生的色彩感觉，包括生理上和心理上的感知。当不同的色彩同时出现在视觉中时，色彩之间的对比、冲突、协调影响了人对色彩的认知；处在不同的建筑色彩环境中，观察者也会得到不同的心理感受。

色彩同时具有的这种客观属性和主观感受特征，使得色彩成为人们认知建筑、与建筑交互的一种媒介。实际上，生活中绝大多数情况下人们与建筑空间和实体发生关系，首先是通过色彩感知（视觉）开始的。在一幅视觉形成的画面中，不同色彩使得参观者得以辨识出建筑的形体凹凸、门和窗的洞口、表皮材质及其质感、植物和家具等。而观察者在建筑中的体验则可以视为一连串连续的视觉画面，随着时间和观察者移动产生的前后画面之间的色彩对比形成了“步移景异”的建筑体验。除了视觉传达以外，建筑色彩同时承载着文化含义，反映出地域的政治、宗教、文化和社会观念。《春秋谷梁传注疏》所载“礼楹，天子丹，诸侯黝垩，大夫仓，士黈”^[1]，春秋时代建筑色彩已经具备了表达等级制度的意义，而在西方宗教建筑中也通过色彩斑驳的玻璃窗表达宗教的文化含义。

在乡村环境中，建筑色彩的决策源于村民的自发建造行为，更多地受到经济条件、自然环境和传统文化习惯的影响，色彩所能传达的建筑信息更加丰富，联系更加紧密。实际上，色彩作为最直观的感知要素与建筑文化和审美关系最为密切，传统的乡村人居环境风貌和地域文化特征很大程度上是由自发形成的乡村色彩特征体现的，“粉墙黛瓦”让人们感知到徽派传统民居建筑的特征，陕西关中地区的村落则呈现出“黄生阴阳”的特征（图1）。近三十年以来随着混凝土、彩钢板、贴面瓷砖等材料在乡村的盛行，传统的地域文化也面临着挑战。在一些新农村建设项目中，建筑材料色彩的选取受到城市流行文化的影响，严重破坏了村庄的原有色彩风貌（图2），甚至一些地方政府将“刷墙运动”作为改善乡村居住环境的主要手段（图3），盲目地追求“新奇、奢华”而选择不符合乡村色彩风貌的建筑形象与材质，这些违背乡村色彩特征和规律的做法造成了“千村一面、文化缺失”的结果（图4）。

近年来建筑师“下乡”实践成为热潮，摆在建筑师面前的挑战是：如何对建设项目所在的乡村环境进行综合评价以发现需要解决的问题？乡村建筑项目按照什么样的标准进行设计？如何在提升人居环境质量的同时与乡村传统环境相协调？解决这些问题的核心是在项目前期建筑策划阶段制定出合理有效的任务书，即一个科学的设计目标。以日本为例，2004年实施的《日本景观法》对日本不同区域的乡村环境色彩做出了综合建议，尤其注重对乡村“传统建造物群保存地区”的色彩进行调查和保护^[2]。色彩分析研究有助于建筑师科学地把握建筑项目及其所处环境的视觉特征和视觉需要，发现色彩背后的规律和故事，为建筑设计项目的色彩特征决策提供科学的依据，这正是建筑策划的核心思想所在。因此，有必要将色彩分析作为一种策划方法引入到乡村建设的建筑策划研究中，通过调研信息收集和数据分析过程发现乡村环境色彩风貌特征规律以及现状存在的问题，为乡村色彩风貌的控制和建筑材料的构想提供依据。

色彩分析的对象包含三个目标：色彩现象、色彩规律、色彩评价和控制。色彩现象是通过调研的方法，对乡村环境中的色彩特征进行发现和记录，作为色彩分析的基础数据。比较常用的色彩调研方法包括测色仪器记录法（包括分光光度测色法、光电积分测色法）、色卡实地对比法、照相机拍摄记录法等^[3]。由于乡村建设的建筑策划中对色彩的调研主要是对整体村落色彩环境而非某个单体建筑色彩的记录，且考虑到设备成本的经济性，通常选择照相机拍摄记录法。色彩规律是通过对调研得到的色彩数据进行分析，得出色彩的特征和统计结论，分为定性分析和定量分析方法，后者主要借助计算机对图片进行像素化处理，提取色彩并进行识别和统计。在分析的基础上，依据色彩心理学的理论对乡村的色彩现状环境进行评价，结合建筑师的主观判断形成乡村的色彩控制导则。

色彩分析的维度包括微观材质、中观建筑、宏观环境三个层面。微观层面，对乡村所在地域的常见材质、肌理、建筑构件进行色彩分析，得到材质与色彩表现之间的耦合关系，为材质的识别、统计以及建设过程中材质的选取提供数据库。中观层面，对乡村中典型民居和公共建筑单体的色彩进行分析，解析其色彩的组成规律。宏观层面，研究街道、广场、建筑群落、自然景观和地形地貌的色彩组成，以把握乡村整体环境的色彩特征。三个层面的维度分别为材质的选择、建筑单体的色彩构成、乡村整体环境的色彩导则提供了依据。

色彩有不同的表达体系，其中显色系统更直观地反映出颜色视觉的心理感受，是建筑中常用的色彩表示方法，应用最广泛的是孟塞尔颜色体系。孟塞尔颜色体系用色相（H）、饱和度（S）、明度（V）三个属性表征颜色，分别对应于色彩的颜色相貌、鲜艳程度和明亮程度，前者以色相环的形式表示，后两者则以梯度坐标表示。在建筑色彩的研究中，除了上述三种参数本身，对其两两之间关系的进一步揭示能够得出建筑色彩的分布规律，如西藏传统民居以明度较高的灰白色为主，常以饱和度较高、明度相对较低的色彩作为点缀，点缀色的饱和度和明度之间存在相关性（图5）。

除了上述的色彩基本参数外，笔者考虑到建筑设计中的应用，定义出主色及其占比、色彩对比度、色彩复杂度等概念，并提出对色彩画面进行聚类。视觉画面中，主要的集中颜色类别及其占比是使得建筑环境在视觉上稳定统一的重要因素，通常是占建筑外观面积比较大的颜色，如屋顶、墙面以及周围的环境色彩等。新的建筑在设计时色彩应与整体环境色彩协调，或为其辅助色或点缀色。即使是颜色和占比完全相同的几种色彩，在画面中的分布不同，也会导致不同的色彩感受。色彩对比度和复杂度一定程度上反映了色彩在画面中的分布特征，是更斑驳给人以强对比度、凌乱的感受，还是更有规律的相对舒缓的色彩感受。按照颜色的类别、占比及分布情况对若干视觉画面进行聚类，可以对建筑环境进行分类，能够辅助建筑师识别出不同类别的色彩环境差异。

通常对建筑色彩的研究中，色彩的识别是通过图像处理程序如Adobe Photoshop对图像进行马赛克化，以简化图像中的色彩，之后从程序中获取简化后的色彩并对其占据图像的面积进行统计分析。这是一种相对简化的分析方法，在图像的马赛克化过程中，每一个马赛克色块的颜色取决于块内像素的算术平均值，马赛克的分割方式造成了颜色统计的误差，并且难以同时处理多张图片。因此，这里在Matlab平台上提供一种基于K-means算法的色彩定量分析方法。

通过无人机载相机或手持相机获取建筑及环境图像，如对非特定天气下的建筑视觉色彩进行研究，拍摄时应选择阴天空气质量良好的天气以获得漫射光效果，拍摄时间为9:00～14:00以避免日出日落的色温变化，拍摄前应对相机进行白平衡调整。对不同环境的色彩进行对照研究时，应保证拍摄天气、时间、设备相同。上传图片后，由于Matlab中默认读入的是RGB颜色表达体系，需通过rgb2hsv函数转换为HSV颜色空间。色相（H）、饱和度（S）、明度（V）的默认取值范围是0～1，为了更加直观，在进行不同的统计分析时对其取值域和划分间距进行了调整。

色彩的数量统计，指对图像中的全部像素点进行统计，从H-S、H-V、S-V的维度对不同颜色的像素进行计数统计，得出其像素个数占图像总像素的百分比，以揭示H/S/V参数之间的耦合关系，并以三维直方图形式表示（图6）。为了更好地展现建筑及环境中不同颜色的比例构成，适当减少了颜色的分类将H/S/V的取值对应为1～10之间的整数，由此可以得到10×10×10=1 000种颜色（如人眼看起来非常接近的两种绿色被归为同一种颜色）。

色彩的分布统计，即对图像中同一种颜色的像素点个数超过一定数量或比例的颜色进行统计，并表现在色彩坐标上，图中每一个点代表该颜色在环境中出现，反映出建筑及环境中出现了哪些色彩及色彩群，这里将H/S/V等距量化为200份（图7）。

在建筑策划中，设计师需要知道一个地域的主要色彩，而通常的做法是对该地域的建筑及环境进行实地调研得出经验性的结论。无论“红墙金瓦”或是“粉墙黛瓦”，主色提取是对区域内大量建筑和环境的色彩进行统计得出其主要色彩。由于图像中的像素点个数是百万数量级的，建筑师通常关注的主要颜色数量只有几个或几十个，如何划定色彩范围使得相似的颜色成为一类，寻找到这几种颜色得以最优地代表全部像素色彩成为问题的关键。这里采用K-means聚类算法，将图像中的每个像素点的H/S/V参数视为像素点在三维空间中的坐标，利用函数求距离极值的方法迭代运算，对像素点进行K个划分以达到方差最小，最终得到K个聚类中心，聚类中心对应的H/S/V坐标即可以认为是图像的主色。按照这种聚类方式对所有的像素点归类，统计得出每类聚类中像素点的数量及其占比，即为各种主色的占比（图8）。

图像的对比度反映了建筑环境的视觉画面中明暗灰度关系，对比度越强则画面中黑与白之间的层次越多，因而对比度反映了色彩的差异化程度。通常建筑色彩的对比度越强，带给人的视觉立体感越强，建筑形体上的立面凹凸、窗洞和阴影变化越丰富。这里对比度C表示为如下公式计算。

图像的复杂度反映了图像中不同色彩的种类、各种颜色出现的比例差异以及在画面空间中的分布情况。复杂度包含两个方面含义，一方面是建筑视觉环境中色彩的多样化，色彩越丰富，复杂度越高；另一方面是色彩的纷乱程度，即使相同的几种色彩，越混乱地组合，复杂度越高。通过对村落整体环境的鸟瞰图进行复杂度分析和对比，能够辅助建筑师迅速地了解不同村落的色彩杂乱程度，侧面反映了建筑的秩序以及材质的使用情况。在操作上，选择信息熵（Entropy）、边缘比率（Edge）、反差（Contrast）、相关度（Covariance）、能量（Energy）五个因子来综合表达图像的复杂度^[4]。其中，以信息熵表达色彩的种类及出现比例；以边缘比率表达色彩发生显著变化、对比强烈的像素比例；以灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix）提取纹理^[5]，归一化后计算反差、相关度和能量来表达色彩在空间中的分布情况。信息熵、边缘比率与反差因子是正相关的，相关度与能量因子是负相关的，这里通过简化处理并分别赋予其±1的权重计算得到复杂度。4.5图像聚类

为了寻找到相似建筑色彩风貌的乡村环境以及不和谐的风貌画面，需要对不同色彩特征的建筑风貌图像进行分类。通过感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm）将每一张图像的色彩信息转化为信息指纹字符串，进一步计算出两两图片之间的汉明距离（Hamming Distance），距离越近则代表这两张图像在色彩上更加相似。同样采用K-means聚类算法对所有图片信息指纹的汉明距离进行聚类，同一类型中的图片具有相似的信息指纹，可以认为它们在色彩上是更加相似的。

运城市位于山西南部黄河流域，是传统的以粮食生产为主的农业地区。笔者及研究团队1对山西运城地区的乡村进行了实地调研，通过对乡村色彩信息的获取和分析，发掘村落风貌现状及其问题，为乡村建设的色彩规划与新建建筑的色彩决策提供依据。研究综合考虑地理地形特征和经济状况选择走访了14个村落2，通过无人机载相机和手持相机拍摄了照片。

从照片中提取建筑及环境中常出现的材质共100种，处理为颜色相对单一、能反映此种材质色彩的图片，图片像素为300×300，按照材质的种类和出现的位置对其进行编号（图9）。对100种材质以K-means算法分别进行主色提取，可以得到100种常见材质对应的主要色彩库（图10）。进一步对材质的主要色彩进行分析，可得到色彩的H/S/V之间的关系（图11～13）。

对材质的色彩进行分析，可以发现：当地乡村中的传统建筑材质主要以红砖、青砖、草泥为主，色调相对较暖，饱和度相对较低。木质的色彩则较为丰富，除了饱和度适中的原木色，由于木材质主要用于门、窗框等构件，表面涂油漆以防潮防虫，油漆色主要以朱红色和黑色为主，饱和度较高，是传统民居中的点缀色。从建筑的建造时间维度看，上述自然材质随着建成时间的变化，明度和饱和度都会下降，表现出较强的年代感，因而在对传统民居进行修复时，使用饱和度和明度相对更低的材质能够更好地适应传统色彩风貌。饱和度较高的色彩主要出现在金属大门、墙体瓷砖贴面和金属屋面（彩钢板）。金属大门和瓷砖贴面是乡村住宅入口的主要视觉元素，以红色系为主，明度相对较低，在视觉上与入口两侧围墙的低饱和度、高明度色彩形成强烈的反差。彩钢板屋面则以其高饱和度、高明度在环境中凸显。墙体涂料色彩除了白色以外，色相以绿色系居多，亦和整体乡村环境以及主要暖色材质形成强烈的反差。整个运城地区并未形成有明确色彩倾向的建筑材料体系，金属涂料、瓷砖贴面等“工厂生产”材质与砖石、生土等“自然”材质之间的色彩对抗是导致视觉环境不和谐的主要因素。

对14个村庄的典型民居建筑单体照片进行色彩统计和分析，从地域维度上看，民居的色彩在同一个村庄内具有一定的相似性，但同一地域即使相距很近的村庄之间民居色彩仍呈现出很大的差异。由于民居的建造来源于村民的自发行为，某种色彩的出现受到偶然性因素的影响，乡村社会的从众性使得这种色彩逐渐固化为村民的集体审美。以山门村为例（图14），该村庄的48户住宅中，26户住宅在建筑立面上使用了绿色墙体涂料，一些民居的入口立面上绿色的视觉占比达到40%以上。通过村民访谈了解到，这种绿色涂料在本村的使用起源于20世纪80年代初，某户在外地经商致富后率先盖出了本村第一座全砖墙住宅（当地人称“一砖到顶”，是80年代富裕的象征），并使用了绿色涂料，之后绿色涂料在该村逐渐成为被效仿的对象，直到今天新建建筑仍然习惯使用该色涂料。

从时间维度上看，不同年代建筑单体的色彩呈现出随时间明显的变化。色彩的变化主要来源于三个方面：其一为同种材质随时间的推移发生的色彩变化，通常为饱和度和明度的降低，并且由于北方沙土环境而导致色相向黄色系偏移（图15）。其二是可以看出村民的色彩审美随时间的变化，受到经济的影响，越来越多工业化生产的高饱和度色彩材质如钢、瓷砖、陶瓦等替代了生土、砖等材质，色彩的选择上受到传统文化观念的影响而选择红色系居多，当地建材市场提供的彩涂钢板、陶瓦、室外贴面砖也以这些暖色系、高饱和度的色彩为主。其三是历史上的乡村建设政策导致乡村色彩风貌在某一时间点发生大的人为改变，例如在西张耿村因2008年“新农村建设”实施采取的黄色涂料刷墙措施，使得黄色成为该村大部分单体建筑的主要色彩之一。

对14个村庄整体风貌的无人机航拍三维模型鸟瞰图像进行色彩分析，为减少鸟瞰方向造成的误差，对每个村庄选择四个互成直角的视线方向分析后进行平均。通过色彩分析得到整个村落的主要色彩、辅助色彩和点缀色彩，饱和度和明度突高的颜色为不协调色彩，通常为工业化的蓝色涂料钢板屋顶和红色陶瓦，从而看出村落整体色彩风貌（图16）。

对14个村落的整体色彩风貌进行复杂度和对比度计算（表1），从中建筑师得以大致掌握不同村庄的风貌整齐统一程度，其中山门村、磨河村和陈家庄村色彩风貌更加统一。复杂度和对比度的大小与村庄的地理区位特征和经济状况存在一定的关系，通常平原区和经济状况更好的村庄色彩更加丰富多样，村庄整体的色彩风貌显得更加杂乱。整体上，调研的乡村地区由于缺乏统一的色彩规划，村民的房屋建设材质及色彩的选择缺乏指导，导致新旧建筑之间色彩冲突，影响了整个村庄的色彩环境。

准确地获取客观真实的信息，是建筑师进行规划设计的第一步。威廉·佩纳等建筑策划学者认为，发现和定义项目面对的问题甚至比寻找如何解决问题更加重要^[6]，这也是建筑策划关注的核心内容。当信息互相关联、数量庞大、更加复杂时，常常需要借助计算机分析的方法辅助建筑师获得对项目客观条件和事实的认知和分析，以此为灵感与依据进行下一步规划和设计创作。当前我国乡村建设如火如荼，大量快速的新建项目对千百年形成的乡村整体色彩风貌产生了巨大的影响，一些地区已经产生了不可逆转的破坏，因而在设计前的建筑策划阶段制定出色彩风貌要实现的目标及控制依据是很有必要的。色彩分析的关键是借助无人机、3D全景相机等工具快速获取场地色彩信息，并通过一系列的分析方法发现其中的特征和规律从而得到结论，辅助建筑师对新建项目的材质和色彩进行构想。

随着未来色彩信息获取和数据处理技术的进一步完善，通过无人机航拍获取照片生成三维模型，并对模型点云的色彩信息进行统计和分析，使得到整个环境全角度的色彩数据库成为可能，对规划设计者掌握环境整体视觉特征和材质应用具有重要的意义，如通过主色提取、色彩比例和对比度分析有针对性地选择近似色、互补色、色阶偏移，或制定出现状色彩、鼓励色彩和禁止色彩的数据库以实现对风貌的管控和监督等，这套方法在城市设计及室内设计领域同样具有应用价值。