基于多字典学习的多孔介质多尺度重建
图像与视频处理
2023-05-03 v1 机器学习
摘要
微观结构的数字建模对于研究多孔介质的物理和输运特性至关重要。多孔介质的多尺度建模能够在大视场高分辨率三维孔隙结构模型中精确刻画大孔和微孔。本文提出一种基于多字典学习的多尺度重建算法，将来自同源高分辨率孔隙结构的边缘模式和微孔模式引入低分辨率孔隙结构，以构建精细的多尺度孔隙结构模型。实验结果的定性和定量比较表明，多尺度重建结果在复杂孔隙几何形态和孔隙表面形貌方面与真实高分辨率孔隙结构相似。多尺度重建结果的几何、拓扑和渗透率特性与真实高分辨率孔隙结构几乎一致。实验还表明，所提算法能够进行多尺度重建，而不受输入尺寸的限制。该工作为多孔介质的精细多尺度建模提供了一种有效方法。
引用
@article{arxiv.2205.08278,
title = {Multiscale reconstruction of porous media based on multiple dictionaries learning},
author = {Pengcheng Yan and Qizhi Teng and Xiaohai He and Zhenchuan Ma and Ningning Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.08278},
year = {2023}
}