10.3969/j.issn.1673-064X.2021.02.017
基于SinGAN的岩石薄片图像超分辨率重建
岩石薄片图像对研究石油地质特性以及油气勘探都有重要的意义.由于各种因素的限制,获取到的岩石薄片图像经常会出现分辨率较低的情况,一定程度上限制了研究者对其细节信息的掌握.而一般的神经网络超分辨率算法都需要大量的数据作为训练集,为了提升岩石薄片图像超分辨率重建算法纹理细节信息还原能力,本文利用单图像生成式对抗网络,不需输入大量数据集,对岩石薄片图像进行超分辨率重建.采用鄂尔多斯某油区岩石铸体薄片图像进行训练,通过峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,SSNR)和结构相似性(Structural Similarity,SSIM)评价指标进行模型评价,实验结果表明:该方法超分辨率处理的图像在视觉效果和评价指标上均具有良好的效果.
岩石薄片图像、神经网络、超分辨率重建、SinGAN
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TP317.4;TE19(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金51674197,51874239
2021-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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