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摘要：本发明公开了基于深度生成模型的颗粒状多孔介质图像三维重建方法，主要包括如下步骤：对二值颗粒状多孔介质CT序列图像进行预处理，构建实验数据集；设计基于变分自编码器和生成对抗网络的二维图像重建三维图像的网络结构；设计基于模式分布的约束函数，以约束重建图像的形态特征；设计编码器损失函数，以提取二维图像的特征信息；设计GAN损失函数，使生成结果接近真实图像的统计和形态特征；基于上述的数据集、网络和损失函数，进行网络的训练，直到重建结果符合真实预期，获得图像三维重建的模型，基于该模型完成二维颗粒状多孔介质图像的三维重建。本发明可以准确快速地对二维图像进行三维重建，在石油地质等领域有重要的应用价值。
主权项：1.基于深度生成模型的颗粒状多孔介质图像三维重建方法，其特征在于包括以下步骤：1对二值颗粒状多孔介质CT序列图像进行预处理，构建训练和测试数据集；2设计基于变分自编码器和生成对抗网络的二维图像重建三维图像的网络结构，网络结构包括编码器E、生成器G和一个多尺度鉴别器D，D由三个结构相同的鉴别器D1、D2、D3组成；3设计基于模式分布的约束函数目的是对重建图像的形态特征进行约束；4设计网络编码器的损失函数目的是使得编码器提取二维图像的特征信息并将二维图像从像素空间映射到隐向量空间，生成相应的特征向量；5设计GAN损失函数，目的是约束生成器生成的重建图像接近真实三维图像的统计和形态特征；6基于上述的数据集、网络和损失函数，进行网络的训练，直到重建结果符合真实预期，获得图像三维重建的模型，基于该模型完成对二维颗粒状多孔介质图像的三维重建。
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百度查询： 四川大学 成都西图科技有限公司 基于深度生成模型的颗粒状多孔介质图像三维重建方法
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