纺织品服装同质化、供需错配、设计决策迟缓等问题的长期显现,成为产业高质量发展的瓶颈制约。围绕“科技、时尚、绿色”高质量发展新定位,加快科技与艺术、设计的深度融合,是实现服饰产品智慧设计的有效途径。色彩在表现服饰视觉美感、传达设计理念、凸显产品风格等方面作用显著,如何实现民族服饰色彩在当代设计中的“激活”和“再生”,是本文研究的主要动因。本文在对色彩基础理论、色彩感知机制、和谐配色原则等梳理的基础上,重点研究了民族服饰意象色彩解析、网络关系模型构建,以及自动配色准则和方法;实现意象场景配色风格在纹样线稿中的自动迁移,在此基础上,设计开发了相应的色彩解析和配色方案推荐软件。主要研究内容和结论为:（1）色彩提取与网络关系模型构建对服饰意象色彩进行解析,提取色彩信息、挖掘其设色形式和用色规律。为规避常规K-means算法强制聚类簇数造成的基础信息偏差,本文提出采用自适应聚类,迭代聚类中心生成单一样本色彩最优聚类簇数;为直观表达色彩构成和设色关系,获取提取色占比、配对色共现率、色组空间距离,采用网状色环形式构建色彩网络关系模型,并输出相应的色彩融合图、直方图、CIELab空间分布图及相关基础数据信息,为设计人员提供系列服饰色彩综合解析服务。（2）纹样线稿特征分析与自动配色为实现民族服饰意象色彩在当代设计中的风格传导,以多类型纹样线稿为迁移载体,研究不同配色准则下的纹样自动配色算法,实现服饰色彩风格的再生应用。利用图像分析技术,对纹样线稿进行块状分割、连通区域识别以及适度容差下的形态归类,获得有序分解的标记结构。自动配色方面,按照单因素（占比、同类、对比）及其综合配色需求,设计开发了基于意象色彩的自动迁移赋色算法;进一步地,按照主色数M、纹样有效区域数N,输出CMN全方案配色图案,设计评分机制和调节机制,按序输出多类型配色方案。（3）色彩解析与自动配色实证分析实证研究阶段,选取共计1000幅苗族、藏族、维吾尔族、朝鲜族和高山族服饰图像作为解析对象,20张不同结构类型的线稿纹样作为自动配色载体。利用色彩解析算法,分别对各民族服饰图像进行预处理、颜色聚类、色彩特征提取以及网络关系模型的构建,并输出相应的色彩解析结果。结果表明,各民族主色占比均大于50%;除朝鲜族外,其余民族辅色占比均超过30%;在色彩配对色共现关系上,朝鲜族和高山族共现比高于其他民族。按照单因素及其综合原则,利用自动配色算法实现了各民族服饰的色彩迁移和最优方案推荐。所开发的软件能够快速呈现民族服饰设色情况、生成多类型配色效果。总体耗时依赖系列样本数,单张图像预处理平均耗时为0.05秒,色彩网络关系图输出耗时为0.38秒,单一配色方案输出耗时为1.44秒。本文创新之处体现在:1)基于多维特征的色彩网络关系模型构建及优化。优化色彩聚类簇数,解析意象服饰场景多维特征优化色彩网络关系模型,为设计人员具象化呈现色彩构成形式;2)基于对象形态特征的自动配色机制和实现方法。延续配色基础理论和法则,针对纹样形态特征,采用多因素综合的自动配色机制,实现多方案配色有序推荐。