[發(fā)明專利]一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的地理柵格智能化局部脫敏方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110264025.2 | 申請(qǐng)日: | 2021-03-09 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113066094A | 公開(公告)日: | 2021-07-02 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 宋軍;楊帆;張坤;劉宇 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢) |
| 主分類號(hào): | G06T7/13 | 分類號(hào): | G06T7/13;G06T7/155;G06F16/29;G06F21/62 |
| 代理公司: | 武漢知產(chǎn)時(shí)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238 | 代理人: | 彭建怡 |
| 地址: | 430000 湖*** | 國(guó)省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 生成 對(duì)抗 網(wǎng)絡(luò) 地理 柵格 智能化 局部 方法 | ||
1.一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的地理柵格智能化局部脫敏方法,其特征在于:具體包括以下步驟:
S101:獲取地理柵格數(shù)據(jù)集,并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別和裁剪預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集;
S102:構(gòu)建脫敏邊緣生成網(wǎng)絡(luò);所述脫敏邊緣生成網(wǎng)絡(luò)包括邊緣生成器G1和邊緣判別器D1;根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集中人工標(biāo)注的源數(shù)據(jù)敏感區(qū)域位置,得到邊緣對(duì)抗器D1的輸入數(shù)據(jù);所述邊緣對(duì)抗器D1的輸入數(shù)據(jù)包括:敏感區(qū)域的灰度掩膜mask M,非敏感區(qū)域的邊緣地圖和非敏感區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖
S103:設(shè)計(jì)脫敏邊緣生成網(wǎng)絡(luò)的脫敏損失函數(shù),并進(jìn)行訓(xùn)練,最終利用邊緣生成器G1輸出已經(jīng)脫敏完成的地理柵格脫敏邊緣圖Cpred;
S104:構(gòu)建圖像補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò);所述圖像補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)包括邊緣圖引導(dǎo)補(bǔ)全生成器G2和邊緣圖引導(dǎo)補(bǔ)全判別器D2;將脫敏完成的地理柵格脫敏邊緣圖Cpred、敏感區(qū)域的灰度掩膜mask M、預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集輸入至所述邊緣圖引導(dǎo)補(bǔ)全判別器D2;
S105:設(shè)計(jì)圖像補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù),根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,最終利用邊緣圖引導(dǎo)補(bǔ)全生成器G2輸出脫敏彩色地理柵格Ipred。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的地理柵格智能化局部脫敏方法,其特征在于:步驟S101中,對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別和裁剪預(yù)處理,具體為:
S201:對(duì)地理柵格數(shù)據(jù)集中的原始影像灰度化處理,隨后再進(jìn)行二值化處理,得到二值化影像;
S202:以3×3矩形結(jié)構(gòu)元素對(duì)二值化影像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運(yùn)算,得到形態(tài)學(xué)處理后的影像;
S203:以4連通方式標(biāo)出開運(yùn)算后影像的所有連通區(qū)域,排序得到最大連通域并標(biāo)識(shí)出區(qū)域的外接邊框;
S204:通過接邊框裁切原始影像得到有效影像部分,并以256×256分割得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的地理柵格智能化局部脫敏方法,其特征在于:步驟S102中,根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集中人工標(biāo)注的源數(shù)據(jù)敏感區(qū)域位置,得到邊緣對(duì)抗器D1的輸入數(shù)據(jù),具體包括以下步驟:
S301:對(duì)地理柵格數(shù)據(jù)集中原始影像邊緣圖Cgt灰度化操作,得到對(duì)應(yīng)的灰度圖Igray;
S302:利用人工標(biāo)注的mask區(qū)域,用黑色對(duì)影像地理柵格的敏感位置進(jìn)行填充遮罩,標(biāo)記出地圖的敏感區(qū)域,得到敏感區(qū)域的掩膜影像mask M;
S303:使用canny邊緣檢測(cè)算法,將邊緣圖和標(biāo)記敏感區(qū)域的mask M進(jìn)行哈達(dá)瑪積運(yùn)算,如式(1)所示,得到非敏感區(qū)域的邊緣圖
式(1)中,⊙為矩陣的哈達(dá)瑪積運(yùn)算,M是標(biāo)記敏感區(qū)域的mask M;
S304:將灰度圖Igray與標(biāo)記敏感區(qū)域mask進(jìn)行哈達(dá)瑪積運(yùn)算后去除敏感區(qū)域,如式(2)所示,得到非敏感區(qū)域灰度圖
S305:將以上得到的敏感區(qū)域的掩膜影像mask M,非敏感區(qū)域的邊緣地圖以及非敏感區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖三者輸入到邊緣對(duì)抗器D1。
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