基于相关函数的自适应相位恢复随机重构：从二维截面获取三维图像
材料科学
2021-09-15 v1 计算物理
摘要
精确表征三维非均质介质对于寻找结构与宏观物理性质（渗透率、导电性等）之间的关系不可或缺。最广泛使用的实验方法（电子显微镜和光学显微镜）可提供感兴趣样品的高分辨率二维图像。然而，要应用众多建模工具，需要获取三维材料内部微观结构。众多研究领域都在寻找廉价且鲁棒的方法，从其二维截面上获取所研究样品结构的“完整”三维信息。在本工作中，我们开发了一种动态相位恢复随机重构算法 DDTF，可从二维原始图像创建三维复现体。DDTF 不存在先前提出的相位恢复技术所特有的伪影。虽然基于两点相关函数，但在重构过程中可考虑任意相关函数或其他形态学度量，从而为不同重构技术的混合铺平了道路。在本工作中，我们使用两点概率和表面-表面函数进行优化。为测试 DDTF，我们对三种不同成因的二元多孔介质样品进行了重构：砂岩、碳酸盐岩和陶瓷。基于计算得到的渗透率和连通性（ 和 相关函数），我们表明所提技术在精度上可与经典的基于模拟退火的重构方法相媲美，但计算效率非常高。我们的发现开启了利用 DDTF 生成快速或粗略复现体、并进一步由模拟退火或基于过程的方法等其他重构技术精修的可能性。
引用
@article{arxiv.2106.14639,
title = {Adaptive phase-retrieval stochastic reconstruction with correlation functions: 3D images from 2D cuts},
author = {Aleksei Cherkasov and Andrey Ananev and Marina Karsanina and Aleksey Khlyupin and Kirill Gerke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.14639},
year = {2021}
}