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龙图腾网获悉河南理工大学申请的专利一种颗粒填充型多孔介质复杂类型智能提取方法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：CN117173139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311166208.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种颗粒填充型多孔介质复杂类型智能提取方法是由金毅;赵犇;宋慧波设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种颗粒填充型多孔介质复杂类型智能提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种颗粒填充型多孔介质复杂类型智能提取方法，包括步骤一、数据集的建立及UNeXt模型的训练，步骤二、利用UNeXt模型对多孔介质图像进行分割处理，步骤三、行为复杂性及孔隙度的提取，步骤四原始复杂性的提取；本发明通过建立数据集对UNeXt模型进行训练达到分割多孔介质图像的目的，再通过不同的复杂性提取代码，实现对多孔介质的行为复杂性、原始复杂性和孔隙度的提取，利用数据可以对多孔介质孔隙结构进行更加准确的描述和分析，为多孔介质的研究提供了高效准确的新方法。

本发明授权一种颗粒填充型多孔介质复杂类型智能提取方法在权利要求书中公布了：1.一种颗粒填充型多孔介质复杂类型智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、数据集的建立及模型训练，建立数据集，并将数据集划分为训练集和验证集，利用训练集和验证集对UNeXt模型进行训练和验证，得到训练后的UNeXt模型； 步骤二、多孔介质图像处理，将多孔介质图像输入训练后的UNeXt模型中进行处理，并由UNeXt模型输出预测分割图像； 步骤三、行为复杂性及孔隙度提取，将分割图像输入基于Python的边缘提取的代码进行固相特征提取，获得图像中的所有固相像素点个数及封闭区域的个数，并利用K值聚类分析算法进行智能分类，随后使用智能提取算法结合分形拓扑理论计算缩放间隙度P、缩放覆盖率F和孔隙度φ； 其中固相特征提取具体为将分割图像输入基于Python的边缘提取的代码，运用Numpy库，三通道转灰度，通过设置阈值，将图像转化为0和1的矩阵，并运用FindContours函数提取出数字为1的边缘，最后运用ContourArea函数获取封闭区域内所有固相的像素点个数和一级、二级、三级固相的总个数； 缩放间隙度P、缩放覆盖率F和孔隙度φ分别由下式计算： ； ； ； 其中、和分别表示一级、二级、三级固相的数量，、和分别表示一级、二级、三级固相像素点总和，表示固相所有像素点总和，表示分形多孔介质图像总像素点； 步骤四、原始复杂性的提取，将分割图像输入基于Python的原始复杂行提取代码进行原始复杂性提取，得到孔隙结构的信息，确定原始复杂性特征，并对其进行精准表征； 具体为先将多孔介质图像信息转化为数字信息，并通过设定阈值，筛选二级固相和三级固相的边缘信息，随后运用DrawContours函数将二级固相和三级固相的连通域内像素点全部赋值为0，仅保留一级固相图像信息并输出，提取一级固相的孔隙结构尺寸、数量、分布特征既相互之间的连通程度的信息，以确定多孔介质原始复杂性特性。

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