[发明专利]一种用于地图艺术化的迁移模型的训练方法和计算机设备

说明书

本发明提供了一种用于地图艺术化的迁移模型的训练方法和计算机设备，用于地图艺术化的迁移模型的训练方法包括：确定地理地图，获取航拍地图，以及确定艺术图像；将地理地图分割为多个地理块，将航拍地图分割为多个航拍块，将艺术图像分割为多个艺术块，并基于多个地理块和多个航拍块，得到地图域训练集，基于多个艺术块，得到艺术域训练集；基于地图域训练集和艺术域训练集对环形生成对抗模型进行训练，得到迁移模型。本发明中，航拍图包括风景信息，艺术图像是风景类的图像，提高了地图域训练集和艺术域训练集之间的相似度，使得训练得到的迁移模型可以实现地图域和艺术域之间的迁移，且得到高质量的艺术风格地图。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种用于地图艺术化的迁移模型的训练方法和计算机设备。

背景技术

提高地图的艺术性，一直以来是地图制作领域的一个难点，地图的艺术性是由地图符号、注记、色彩等所体现的美，对提高地图的质量起至关重要的作用，地图的艺术性来源于制作者的巧妙涉及和娴熟技巧，地图的艺术属性赋予了地图活力，提升了其表现力和艺术美感。

目前，可以基于深度学习的图像迁移方法学习图像的艺术风格，并将其迁移到其他图像上。现有的基于深度学习的图像迁移方法，用于图像内容相似的两类图像之间的迁移，可以得到较好的效果，例如，将人脸图像转化为漫画风格的图像，在图像内容相似度低的两个图像之间的迁移，得到的迁移图像的质量非常差。地图和艺术图像在图像内容上相似度低，现有的图像迁移方法难以在地图艺术化上得图像质量高、艺术表现好的艺术地图。

因此，现有技术有待改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，现有的图像迁移方法难以在地图艺术化上得图像质量高、艺术表现好的艺术地图。本发明提出了一种用于地图艺术化的迁移模型的训练方法和计算机设备，增加包括风景信息的航拍图，以及采用风景类的艺术图像，提高了地图域训练集和艺术域训练集之间的相似度，使得训练得到的迁移模型可以实现地图域和艺术域之间的迁移，且得到高质量的艺术风格地图。

第一方面，本发明实施例提供了一种用于地图艺术化的迁移模型的训练方法，包括：

确定地理地图，获取航拍地图，以及确定艺术图像，其中，所述航拍地图包括风景信息，所述艺术图像是风景类的图像；

将所述地理地图分割为多个地理块，将所述航拍地图分割为多个航拍块，将所述艺术图像分割为多个艺术块，并基于所述多个地理块和所述多个航拍块得到地图域训练集，基于所述多个艺术块得到艺术域训练集；

基于所述地图域训练集和所述艺术域训练集对环形生成对抗模型进行训练，得到迁移模型。

作为进一步的改进技术方案，所述确定地理地图，具体包括：

获取地图源数据，其中，所述地图源数据包括地理数据和地理地图；

去除所述地图源数据中的地理数据，得到地理地图。

作为进一步的改进技术方案，所述确定艺术图像，具体包括：

获取同一艺术风格对应的多个艺术画作；

选取所述多个艺术画作中内容为风景的艺术画作，并将选取的艺术画作作为艺术图像。

作为进一步的改进技术方案，所述基于所述地图域训练集和所述艺术域训练集对环形生成对抗模型进行训练，得到迁移模型，具体包括：

将所述地图域训练集中的地图块输入所述环形生成对抗模型，得到第一艺术训练块和第一地图训练块，其中，所述地图块为地理块或者航拍块；

将所述艺术域训练集中的艺术块输入所述环形生成对抗模型，得到第二地图训练块和第二艺术训练块；