[發明專利]一種用于地圖藝術化的遷移模型的訓練方法和計算機設備

有效

• 申請號: 202110558234.8
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113344772B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 黃麗娜;李小聰
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T7/11;G06N3/04
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 張火春

本發明提供了一種用于地圖藝術化的遷移模型的訓練方法和計算機設備，用于地圖藝術化的遷移模型的訓練方法包括：確定地理地圖，獲取航拍地圖，以及確定藝術圖像；將地理地圖分割為多個地理塊，將航拍地圖分割為多個航拍塊，將藝術圖像分割為多個藝術塊，并基于多個地理塊和多個航拍塊，得到地圖域訓練集，基于多個藝術塊，得到藝術域訓練集；基于地圖域訓練集和藝術域訓練集對環形生成對抗模型進行訓練，得到遷移模型。本發明中，航拍圖包括風景信息，藝術圖像是風景類的圖像，提高了地圖域訓練集和藝術域訓練集之間的相似度，使得訓練得到的遷移模型可以實現地圖域和藝術域之間的遷移，且得到高質量的藝術風格地圖。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，特別是涉及一種用于地圖藝術化的遷移模型的訓練方法和計算機設備。

背景技術

提高地圖的藝術性，一直以來是地圖制作領域的一個難點，地圖的藝術性是由地圖符號、注記、色彩等所體現的美，對提高地圖的質量起至關重要的作用，地圖的藝術性來源于制作者的巧妙涉及和嫻熟技巧，地圖的藝術屬性賦予了地圖活力，提升了其表現力和藝術美感。

目前，可以基于深度學習的圖像遷移方法學習圖像的藝術風格，并將其遷移到其他圖像上。現有的基于深度學習的圖像遷移方法，用于圖像內容相似的兩類圖像之間的遷移，可以得到較好的效果，例如，將人臉圖像轉化為漫畫風格的圖像，在圖像內容相似度低的兩個圖像之間的遷移，得到的遷移圖像的質量非常差。地圖和藝術圖像在圖像內容上相似度低，現有的圖像遷移方法難以在地圖藝術化上得圖像質量高、藝術表現好的藝術地圖。

因此，現有技術有待改進。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，現有的圖像遷移方法難以在地圖藝術化上得圖像質量高、藝術表現好的藝術地圖。本發明提出了一種用于地圖藝術化的遷移模型的訓練方法和計算機設備，增加包括風景信息的航拍圖，以及采用風景類的藝術圖像，提高了地圖域訓練集和藝術域訓練集之間的相似度，使得訓練得到的遷移模型可以實現地圖域和藝術域之間的遷移，且得到高質量的藝術風格地圖。

第一方面，本發明實施例提供了一種用于地圖藝術化的遷移模型的訓練方法，包括：

確定地理地圖，獲取航拍地圖，以及確定藝術圖像，其中，所述航拍地圖包括風景信息，所述藝術圖像是風景類的圖像；

將所述地理地圖分割為多個地理塊，將所述航拍地圖分割為多個航拍塊，將所述藝術圖像分割為多個藝術塊，并基于所述多個地理塊和所述多個航拍塊得到地圖域訓練集，基于所述多個藝術塊得到藝術域訓練集；

基于所述地圖域訓練集和所述藝術域訓練集對環形生成對抗模型進行訓練，得到遷移模型。

作為進一步的改進技術方案，所述確定地理地圖，具體包括：

獲取地圖源數據，其中，所述地圖源數據包括地理數據和地理地圖；

去除所述地圖源數據中的地理數據，得到地理地圖。

作為進一步的改進技術方案，所述確定藝術圖像，具體包括：

獲取同一藝術風格對應的多個藝術畫作；

選取所述多個藝術畫作中內容為風景的藝術畫作，并將選取的藝術畫作作為藝術圖像。

作為進一步的改進技術方案，所述基于所述地圖域訓練集和所述藝術域訓練集對環形生成對抗模型進行訓練，得到遷移模型，具體包括：

將所述地圖域訓練集中的地圖塊輸入所述環形生成對抗模型，得到第一藝術訓練塊和第一地圖訓練塊，其中，所述地圖塊為地理塊或者航拍塊；

將所述藝術域訓練集中的藝術塊輸入所述環形生成對抗模型，得到第二地圖訓練塊和第二藝術訓練塊；