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摘要
基于用户语义的地形定制在军事仿真应用的虚拟地形建模中具有实用价值。研究中提供一种基于用户输入语义合成真实地形的TSTG-Net网络（terrain surface texture generation networks）。该网络被设计为基于Pix2pix结构，并基于条件生成对抗网络CGAN设计，通过编码和解析用户语义来学习定制地形的拓扑结构，并将其作为约束CGAN的语义特征。在生成器-鉴别器结构中，用户自定义的语义作为输入，并使用语义真实地形作为网络优化约束的真值。为了获得具有细节的地形信息，研究了一种基于小波变换的地形生成策略，充分利用小波变换分析方法来解决地形合成问题。TSTG Net被设计为双重编码，第一个编码-解码过程采用普通的4层编码和4层解码结构，第二个编码过程基于离散小波变换来提取更精确的纹理表面特征，不同于现有技术，双重编码结构可以生成尽可能逼真的地形纹理图，通过约束条件可以生成更精细的地形纹理。它提取了多个通道的冗余特征，可以获得复杂度较低的轻量模型。通过在公开真实的地形数据以及合成地形数据进行实验，均证明所研究算法能够实现用户地形的定制，并能以较好的时间性能生成逼真的结果。
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