1.一种表征中国画色彩特征的颜色可视表达方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：利用颜色量化算法获取能代表中国画色彩特征的颜色集；

基于Python对100幅 不同主题的中国画数字化样本进行颜色量化提取，实验测试时，设置每幅中国画样本取颜色数为15，最终得到中国画初选特征色集；

步骤2：通过多维度与多目的需求的数据分析与挖掘，获取中国画各特征色的比重与色间关系；

步骤3：基于G2可视化图形语法，在JavaScript前端平台，绘制出符合需求且可以简单交互的数据展示图；

步骤2的具体实现如下：

对已经获取的中国画特征色集，进行数学建模挖掘分析；针对颜色信息数据的特点，设计基于中国画色彩特征的分类聚类分析；具体实现步骤如下：

2‑1.在对中国画初选特征色集做聚类分析之前，先对中国画初选特征色集进行分类，按不同的色彩感觉，即色彩感觉的主基调分类，通过人眼视觉感知的手段来实现；

2‑2.根据步骤2‑1将中国画初选特征色集分成的各个小类集合，进行聚类分析；

2‑3.将各个小类的颜色聚类结果合在一个集合中，最后针对这个集合进行系统聚类；

2‑4.得到最终中国画初选特征颜色集的分类聚类结果，即中国画特征色集；

2‑5.统计在人眼感知颜色容差范围内，同类颜色在中国画特征色集中出现的频数，并依据频数大小，进行降序排序，频数越高，则代表该颜色在中国画色彩特征中的重要程度越高，利用频率来表征比重，利用公式(1)来计算：i是颜色编号，表示某一种颜色；yi表示颜色i出现的频率；xi表示颜色i出现的频数；x表示中国画初选特征色集的颜色数量；

2‑6.统计中国画特征色集中，颜色组合出现的频率；

⑴针对形成初选特征色集的中国画样本集合进行编号；

⑵逐一对每一幅样本颜色量化的颜色与中国画特征色集的颜色比对，若有2个及其以上相同的颜色，记录下相同颜色的颜色组合，并标上相应的样本编号；若小于等于1个，则直接删除；

⑶统计相同的方案，并进行降序排序；若没有相同的则直接删除；当相同方案重复出现时，设定判别高频次的阈值，即某一方案的重复频次大于这一阈值时，判定为高频次颜色组合方案，反之，则判定为不是，删除即可。

2.根据权利要求1所述的一种表征中国画色彩特征的颜色可视表达方法，其特征在于步骤3所述的基于G2可视化图形语法，在JavaScript前端平台，绘制出符合需求且可以简单交互的数据展示图；具体实现如下：

3‑1.对于获取的不同中国画特征色对应的比重信息，设计通过借助圆形半径的大小，来对应各特征色对应的比重，即比重大的颜色用大半径来表示，反之亦然；

3‑2.为了达到直观获知不同半径的圆形各代表什么颜色，将对应特征色的颜色直接标注填色在圆形上，并设置交互按钮，当鼠标在圆形上单击时，会即时显示一个半透明的灰色框，在其中显示该圆形所代表特征色的RGB值；

3‑3.设计通过连线的方式来表征各特征色间的关系，故将所有标注上颜色的不同半径大小的圆形，等间距排列在圆周上；

3‑4.针对获取的高频次的颜色组合方案数据，通过连线将组合出现的颜色连在一起，此时连线表示出现频次高，但并不反映不同连线的颜色组合方案频次的差异；

3‑5对连线设置交互按钮，当鼠标在弧线上单击时，会即时显示一个半透明的灰色框，在其中显示该弧线两端所连颜色圆形的编号，目的是为了防止由于连线过多，造成弧线重叠，无法看清所连的两个颜色圆形的情况。