简介:
本发明公开了一种基于双向循环生成网络的多孔介质三维图像重建方法,主要包括如下步骤:采集并制作二维图像和对应三维图像数据集,用于网络的训练和测试;设计基于二维图像重建三维图像的双向循环生成网络的网络结构(3D‑BicycleGAN);设计三维的GAN损失函数,以对形态进行约束;设计三维的模式分布损失函数,以对重建结构的纹理信息进行约束;设计三维的孔隙度损失函数,以对重建结构的孔隙度进行约束;基于上述的数据集、网络和损失函数,完成训练,获得图像三维重建的模型3D‑BicycleGAN;基于所述的3D‑BicycleGAN模型,完成二维图像的三维重建。本发明可以快速地对输入二维图像进三维重建,在石油地质等领域有重要的应用价值。
本发明公开了一种基于双向循环生成网络的多孔介质三维图像重建方法,主要包括如下步骤:采集并制作二维图像和对应三维图像数据集,用于网络的训练和测试;设计基于二维图像重建三维图像的双向循环生成网络的网络结构(3D‑BicycleGAN);设计三维的GAN损失函数,以对形态进行约束;设计三维的模式分布损失函数,以对重建结构的纹理信息进行约束;设计三维的孔隙度损失函数,以对重建结构的孔隙度进行约束;基于上述的数据集、网络和损失函数,完成训练,获得图像三维重建的模型3D‑BicycleGAN;基于所述的3D‑BicycleGAN模型,完成二维图像的三维重建。本发明可以快速地对输入二维图像进三维重建,在石油地质等领域有重要的应用价值。