1.一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集样本图像，构建待测样本图像数据库；

步骤2，使用轮廓系数法改进K‑Means算法并提取样本图像的主色，得到每张图像对应的主题色调色板P1；

步骤3，根据样本的主色利用智能色彩推荐系统生成对应调色板P2；

步骤4，每个调色板均为n个色块的组合，利用P1和P2生成辅助调色板，并通过色差模型计算成对调色板的最小色差，将最小色差转化为相似性测度并作为评价指标一；

步骤4中生成辅助调色板的实现方式如下；

Step1，将原调色板记作P1，生成调色板记作P2，使用P2的n个颜色分别对P1的第一个颜色求取色差，并将其中色差最小值对应的颜色作为新调色板的第一个颜色；

Step2，分别使用P2的n个颜色再对P1的第二个、第三个直到第n个颜色求取色差，并依照上述方法确定新调色板的第二个、第三个直到第n个颜色，即使用生成调色板P2二次生成了新的辅助调色板，新的辅助调色板记作P3；

Step3，计算原调色板P1与P3调色板的平均色差，平均色差计算方法为分别计算两个调色板对应颜色的色差，即P1第i个颜色与P3调色板的第i个颜色，其计算公式如式六所示，式中， 分别代表第i对颜色和调色板颜色的总数以及对应第i个颜色的平均色差，此时调色板P1对P2的最小色差记作m1；

；

Step4，重复Step2的操作，使用P1的n个颜色分别对P2生成新的辅助调色板，新的调色板记作P4；

Step5，计算生成调色板P2与P4调色板的平均色差，则P2对P1的最小色差记作m2；

步骤4中将最小色差转化为相似性测度并作为评价指标一的具体实现方式如下；

首先计算调色板P1与调色板P2最小色差；

；

然后将使用归一化后的理论最大值减去色差归一化后的结果，得到调色板相似性测度，如式十二所示，；

；

式中， 分别代表调色板P1与调色板P2最小色差、所有调色板中的最小色差、最大色差，M、S代表归一化结果以及调色板相似度测度；

步骤5，使用生成调色板P2对原始样本图像进行色彩迁移得到对应成对图像；

步骤6，对成对图像求取图像间的结构相似度，将结果记作评价指标二；

步骤7，对原始样本图像和色彩迁移后的样本图像进行眼动追踪实验，得到成对图像之间的眼动数据，并转化为视觉感知测度，记作评价指标三；

步骤8，对评价指标一和评价指标二赋予不同的权重构建基于图像内容的评价体系；

步骤9，对不同权重所对应的基于图像内容的评价体系和步骤7中的评价指标三求取Pearson相关系数，并由此得到最佳权重对应的最佳评价指标。

2.如权利要求1所述的一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于：步骤2的具体实现方式如下；

；

；

式中，J表示所有类别距离之和，n代表背景图片中一个像素的索引，C(n)代表该像素的颜色值，N代表样本颜色数据总数，K代表颜色分类数，k代表第k类颜色，rnk为二分量，代表当前颜色属不属于第k类颜色，μk代表第k类颜色的聚类中心；a表示样本点与同一簇中所有其他点的平均距离，即样本点与同一簇中其他点的相似度；b表示样本点与下一个最近簇中所有点的平均距离，即样本点与下一个最近簇中其他点的相似度；s表示轮廓系数的值，当s越接近1，则聚类效果越好，越接近‑1，则聚类效果越差；上述提取主色方法是使用不同K值计算轮廓系数s，在使用不同K值的聚类过程中，判定最接近1的s即为聚类效果最佳的K值，然后再使用最佳K值完成聚类过程并计算K‑Means目标函数J。

3.如权利要求1所述的一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于：步骤3中采用基于图像翻译模型的智能色彩推荐系统生成对应调色板，图像翻译模型的目标函数如式三至式五所示，；

；

；

式中， 分别代表网络模型的损失、L1范式损失以及分布函数的数学期望； 分别代表真实图像、生成的虚假图像、随机噪声、生成器、判别器、L1损失的权重； G*表示适用于智能色彩推荐系统的图像翻译模型的生成器的目标函数。

4.如权利要求1所述的一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于：步骤4中采用的色差模型包括CIELab、CIE94、CIE2000色差计算模型，其公式分别如式八至式十所示，；

；

；

其中 分别代表计算色差时两种颜色的Lab分量，分别代表两种颜色明度差、饱和度差及色相差， 分别为三个常量参数， 为通过 计算而来的中间变量。

5.如权利要求1所述的一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于：步骤6中结构相似度的计算公式如下；

；

；

；

；

其中， 分别代表需要比较的两张图像 ，

分别代表亮度比较、对比度比较及结构比较； 分别代表的平均值和 的标准差及x和y的协方差； 分别为常数，避免分母为0的错误， ；在实际计算中，设定 均为1。

6.如权利要求1所述的一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于：步骤7中将眼动追踪实验中的平均注视时间、平均注视点个数、首次注视时间这三类数据归一化后按固定权重加权得到视觉感知数据。

7.如权利要求1所述的一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于：步骤8中基于图像内容的评价体系的计算公式如下；

；

式中，ω为可变权重，S为调色板相似性测度，即评价指标一，SSIM为图像结构相似度，即评价指标二，SIM为最终评价指标。

8.如权利要求1所述的一种联合相似性度量与视觉感知的色彩搭配评价方法，其特征在于：步骤9中Pearson相关系数的公式如式十八所示；

；

其中，X、Y是相互独立的变量，cov(XY)表示变量X与变量Y之间的协方差，σ为标准差。