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作者：王红;陈忞;史磊;李荣;
单位：湖北大学资源环境学院;湖北大学区域开发与环境响应湖北省重点实验室;
摘要：针对大众制图过程中存在的地图色彩设计搭配不协调，信息表达不明确，难以满足个性化设计的问题，该文提出了一种基于改进生成对抗网络的地图面状色彩迁移模型，为实现不同灰度地图的自动化配色提供了一种新的解决方案。该方法基于传统的GAN神经网络，通过改进生成器与判别器的对抗学习约束迁移过程，同时引入注意力机制，使模型获得更多的地图局部色彩及边缘特征，产生更为自然和细腻的地图色彩迁移结果。本文通过改进前后定量和定性实验对比分析，从主观和客观两个维度验证了算法的优越性。实验结果表明，较传统GAN模型，融合注意力机制的改进地图面状色彩迁移模型结构相似性指数(SSIM)提高了4.37%,峰值信噪比指数(PSNR)提高了5.61 dB,颜色多样性(colorfulness)指数提高了4.62,为大众制图的个性化配色提出一种新的解决办法。
关键词：地图色彩迁移;;地图配色;;生成对抗网络;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金面上项目(42171354)
