[發明專利]基于生成對抗網絡的巖心圖像重構方法在審
| 申請號： | 202010377564.2 | 申請日： | 2020-05-07 |
| 公開（公告）號： | CN111583148A | 公開（公告）日： | 2020-08-25 |
| 發明（設計）人： | 周進 | 申請（專利權）人： | 蘇州閃掣智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 蘇州佳博知識產權代理事務所(普通合伙) 32342 | 代理人： | 唐毅 |
| 地址： | 215400 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 生成 對抗 網絡 巖心 圖像 方法 | ||
1.一種基于生成對抗網絡的巖心圖像重構方法，其特征在于，包括：
步驟S1，獲取巖心的核磁共振圖像數據集，并對圖像進行裁剪；
步驟S2，用生成對抗網絡(GAN)進行圖像增強，獲得CIElab彩色空間；
步驟S3，采用Mask RCNN圖像分割技術進行圖像分割；
步驟S4，輸入三層卷積神經網絡訓練，構建數字巖心孔滲預測模型；
步驟S5，等待損失函數收斂，獲得訓練完的模型；
步驟S6，輸入待測巖心樣本數據至孔滲預測模型，得到孔隙度和滲透率。
2.根據權利要求1所述的基于生成對抗網絡的巖心圖像重構方法，其特征在于，基于三維卷積神經網絡構建數字巖心孔滲預測模型的過程，包括：
步驟S41，通過卷積層識別輸入數據的特征；
步驟S42，采用池化層簡化卷積層輸出維度；
步驟S43，輸入全連接層。
3.根據權利要求2所述的基于生成對抗網絡的巖心圖像重構方法，其特征在于，卷積層的計算公式為:C＝σ(Iω°b+1)；
其中，σ表示激活函數，I表示輸入圖像灰度矩陣，ω表示卷積核，表示卷積操作，b表示偏置項。
4.根據權利要求2所述的基于生成對抗網絡的巖心圖像重構方法，其特征在于，全連接層使用Softmax激勵函數，進行分類。
5.根據權利要求1所述的基于生成對抗網絡的巖心圖像重構方法，其特征在于，步驟S5中，利用反向傳播算法對設計的神經網絡迭代訓練，并優化訓練全局參數使網絡輸出損失函數值下降并收斂。
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