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龙图腾网获悉东北大学;中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利基于岩石图像深度学习的细观结构重构方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120235984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510726700.7，技术领域涉及：G06T11/40；该发明授权基于岩石图像深度学习的细观结构重构方法及系统是由张玉龙;郭启文;王宇涵;张海霞;张玉;徐世达;林刚设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于岩石图像深度学习的细观结构重构方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于岩石图像深度学习的细观结构重构方法及系统，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取待重构岩石的图像；对图像进行分块并映射到指定维度的空间后，得到多个子空间，依据多个子空间之间的长程依赖关系得到全局特征；提取图像中的晶界和微裂隙得到局部特征，晶界为图像中的晶体的边界，晶体为待重构岩石的组成部分，微裂隙为相邻两个晶体之间的间隙；融合全局特征和局部特征得到多尺度联合嵌入向量；根据多尺度联合嵌入向量对晶界的轮廓进行重建得到重构图像。本申请在重构待重构岩石的图像时，关注图像的多个尺度上的信息，提升所得的重构图像的准确度。

本发明授权基于岩石图像深度学习的细观结构重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于岩石图像深度学习的细观结构重构方法，其特征在于，包括： 获取待重构岩石的图像； 对所述图像进行分块并映射到指定维度的空间后，得到多个子空间，依据多个所述子空间之间的长程依赖关系得到全局特征； 提取所述图像中的晶界和微裂隙得到局部特征，所述晶界为所述图像中的晶体的边界，所述晶体为所述待重构岩石的组成部分，所述微裂隙为相邻两个所述晶体之间的间隙； 融合所述全局特征和所述局部特征得到多尺度联合嵌入向量； 根据所述多尺度联合嵌入向量对晶界的轮廓进行重建得到重构图像，包括： 获取所述晶界的轮廓偏移量； 根据所述轮廓偏移量调整所述多尺度联合嵌入向量得到输入图像，包括： ，其中，为所述输入图像，为所述多尺度联合嵌入向量，为所述待重构岩石的图像，为所述多尺度联合嵌入向量对应的预设权重，F为可变形卷积函数，所述可变形卷积函数用于根据所述轮廓偏移量调整所述多尺度联合嵌入向量，得到输入图像，为所述轮廓偏移量； 根据所述输入图像和标准图像得到所述重构图像，所述标准图像是指显示所述待重构岩石的矿物组成、晶体排列、孔隙分布的图像。

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