排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 4 毫秒
1
1.
由于超维算法在字典建立过程和三维重建过程都涉及到大量的模式匹配，导致超维算法耗时较长，在实际的应用中还有一定难度.针对这个问题，本文提出了一种基于孔隙度分类的超维重建算法，能够较大程度上减少三维重建的时间成本.首先，结合字典元素的孔隙度这一特征对字典集进行分类；其次，利用孔隙度分类字典在重建时采取依孔隙度的搜索方式，优先搜索相应的字典区间；然后，针对不同的训练图像进行三维重建，结合孔隙度分布，提出了一种自适应的搜索范围确定方法；最后，通过对高中低三种孔隙度的训练图像分别进行多次重建，将传统超维算法和新算法的重建结果与真实岩心三维结构的统计特征函数、孔隙参数以及两种算法重建时间的进行对比分析，验证算法的有效性. 相似文献
1