【摘 要】
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数字岩心技术是通过CT或者电镜对岩心进行扫描,将其转化成数字化数据来模拟真实岩心的一种技术。近年来在石油、矿业等领域得到了快速发展和广泛应用。但是由于技术原因,数字岩心图像的分辨率与岩心尺寸成反比,使得通过扫描获得的大尺寸样品图像分辨率较低,而子样品分辨率虽高却不具有普遍性,不利于后续对岩石孔隙度、渗透率、岩石骨架建模等研究。超分辨率重建技术就是通过重建低分辨率图像到高分辨率图像之间的映射关系,来
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数字岩心技术是通过CT或者电镜对岩心进行扫描,将其转化成数字化数据来模拟真实岩心的一种技术。近年来在石油、矿业等领域得到了快速发展和广泛应用。但是由于技术原因,数字岩心图像的分辨率与岩心尺寸成反比,使得通过扫描获得的大尺寸样品图像分辨率较低,而子样品分辨率虽高却不具有普遍性,不利于后续对岩石孔隙度、渗透率、岩石骨架建模等研究。超分辨率重建技术就是通过重建低分辨率图像到高分辨率图像之间的映射关系,来增强图像的细节,消除图像因为噪声、压缩、采集技术等造成的图像模糊的技术。本文针对岩心切片单图像的超分辨率重建任务提出了一种改进的对抗生成网络,改进了生成器的残差模块并降低了网络层数,提高了网络运行速度。另外根据新的生成器以及岩心图像超分辨率重建这一具体任务设计了添加通道注意力机制的判别网络,使得新的判别网络保证了生成图像的纹理细节具有更好的表现力。改进后的对抗网络在针对岩心图像的重建任务中具有优异的表现,结构相似性提高了3%的前提下运行速度提高了28%。在单幅岩心图像超分辨率重建任务中,训练数据对中的岩心低分辨率图像是由高分辨率图像通过插值法降低分辨率后得到的,但这种简单的退化模型并不能反应真实场景图像的退化过程。为了进一步提高模型的可靠性,通过图像配准技术对大尺寸样品图像和子样品图像做配准来获得子样品高分辨率图像所对应的真实低分辨率图像,构成的图像对作为模型的输入,实现了基于参考图像的数字岩心图像超分辨率重构,经过实验检验说明了方法的有效性。
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