本发明公开了一种岩心三维图像超分辨方法,包括以下步骤:(1)将训练集中的图像送入本方法提出的三维卷积神经网络,其中网络第一层完成低频特征提取;(2)第二层至第十一层网络负责学习低频与高频特征间的映射关系;(3)第十二层网络利用学习的映射关系将低频特征映射为高频特征;(4)使用残差学习的方法计算均方根误差,利用动量梯度下降的方法加速训练;(5)在训练的过程中,使用自适应学习率,梯度裁剪的方法优化训练过程,使用(1)~(5)中训练配置不断迭代训练;(6)使用训练好的网络模型完成重建。通过本发明可以提升岩石CT三维图像的分辨率,恢复更多的结构和细节,为下一步的地质石油研究提供更清晰图像样本。
声明:
“基于三维卷积神经网络的岩心CT图像超分辨率重建方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)