摘要：本发明涉及一种基于学习的多孔介质超维重建方法。该方法基于多孔介质二维图像的三维建模问题，通过将超分辨率重建中学习的方法引入多孔介质三维重建，建立从单幅图像到三维结构的字典，提出了超维的概念。具体重建步骤包括：选取原始CT图像序列作为训练集；利用超维重建的方法建立原始三维CT序列每层二维图像到包括该层在内的五层CT图像对应位置的三维结构的字典。以原始参考图像为依据，在建立好的训练集中搜索最匹配的三维结构，实现超维的重建。重建的三维微观结构为真实多孔介质微观结构提供了一个很好解释，可用于多孔介质微观结构电学特性及渗流特性的研究，具有实用价值。
- 专利类型发明专利
- 申请人四川大学;
- 发明人滕奇志;何小海;李洋;李征骥;王正勇;吴晓红;
- 地址610064 四川省成都市武侯区望江路29号
- 申请号CN201610260365.7
- 申请时间2016年04月25日
- 申请公布号CN105957003A
- 申请公布时间2016年09月21日
- 分类号G06T3/40(2006.01)I;
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京公网安备11010802043465号
