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公开(公告)号：CN112837232B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110039082.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明公开一种水下图像增强及细节恢复的方法，具体步骤为利用不同海域、不同深度的水下图像作为实验数据形成，搭建神经网络模型，利用数据样本训练生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器和判别器；训练步骤为：将第一个输入图像与第二个输入图像输入生成器，经过生成器处理生成新的图像，标记为假，将生成器生成的图像与标签图像同时输入判别器，判别器会判断出图像的真假；然后利用目标损失函数反向传播训练网络，从而得到超分辨率的图像。相比于其他深度学习方法，本专利能够同时实现水下图像的增强以及超分辨率并且计算量更小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112669243A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011447257.3
申请日：2020-12-09
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于连通性与孔隙度的岩石采样方法，首先通过CT成像获得二维图像，再通过三维重构将空间拓扑结构信息加入二维图像得到岩石的三维图像。设置变化率阈值后对获得的三维图像进行孔隙度的变化率分析，绘图并得出参考REV体积，再通过腐蚀膨胀等一系列图像处理操作，对图像的孔径不同的孔进行筛选并分析不同孔径区段的孔隙连通性，寻找保证岩心内部连通需要的最大孔径，通过最小最大值进行REV综合分析。其优点在于，在取样时尽可能地避免出现信息丢失，同时也可以避免由于非常规结构导致的REV选取过大问题，实现对物理性质的准确分析并节省计算时间成本。
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公开(公告)号：CN112837232A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110039082.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明公开一种水下图像增强及细节恢复的方法，具体步骤为利用不同海域、不同深度的水下图像作为实验数据形成，搭建神经网络模型，利用数据样本训练生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器和判别器；训练步骤为：将第一个输入图像与第二个输入图像输入生成器，经过生成器处理生成新的图像，标记为假，将生成器生成的图像与标签图像同时输入判别器，判别器会判断出图像的真假；然后利用目标损失函数反向传播训练网络，从而得到超分辨率的图像。相比于其他深度学习方法，本专利能够同时实现水下图像的增强以及超分辨率并且计算量更小。
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公开(公告)号：CN112509025B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011403816.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明提供一种基于三维欧氏距离的岩石空间结构距离图的计算方法，提出空间分割和空间距离游标结合的方法，将原始的三维二值图像沿x‑z,y‑z面分割成多块，分别送入多个计算机中，对每个分块采用空间游标两次遍历图像更新距离值，从xy坐标最小的分块开始进行融合，以面为基础单位，两个块的融合通过面的融合来更新整体距离值，对所有块均进行融合后更新距离值便生成了整体欧氏距离图。其优点在于，以距离游标为单位遍历整张图像两次便可生成精确欧氏距离图，大大简化了计算复杂度，且对待处理的图像按一定规则分割后，同时在多条线程或计算机上进行并行运算，既解决了单个图像过大内存难以承担的问题，并加快了计算速度。
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公开(公告)号：CN112669243B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011447257.3
申请日：2020-12-09
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于连通性与孔隙度的岩石采样方法，首先通过CT成像获得二维图像，再通过三维重构将空间拓扑结构信息加入二维图像得到岩石的三维图像。设置变化率阈值后对获得的三维图像进行孔隙度的变化率分析，绘图并得出参考REV体积，再通过腐蚀膨胀等一系列图像处理操作，对图像的孔径不同的孔进行筛选并分析不同孔径区段的孔隙连通性，寻找保证岩心内部连通需要的最大孔径，通过最小最大值进行REV综合分析。其优点在于，在取样时尽可能地避免出现信息丢失，同时也可以避免由于非常规结构导致的REV选取过大问题，实现对物理性质的准确分析并节省计算时间成本。
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公开(公告)号：CN112509025A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011403816.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明提供一种基于三维欧氏距离的岩石空间结构距离图的计算方法，提出空间分割和空间距离游标结合的方法，将原始的三维二值图像沿x‑z,y‑z面分割成多块，分别送入多个计算机中，对每个分块采用空间游标两次遍历图像更新距离值，从xy坐标最小的分块开始进行融合，以面为基础单位，两个块的融合通过面的融合来更新整体距离值，对所有块均进行融合后更新距离值便生成了整体欧氏距离图。其优点在于，以距离游标为单位遍历整张图像两次便可生成精确欧氏距离图，大大简化了计算复杂度，且对待处理的图像按一定规则分割后，同时在多条线程或计算机上进行并行运算，既解决了单个图像过大内存难以承担的问题，并加快了计算速度。
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