基于三维卷积神经网络的岩心CT图像超分辨率重建方法

摘要

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。