Лаврухин Е.В. Математические методы обработки изображений пористых сред при отсутствии размеченных данных

Диссертация на соискание степени кандидата физико-математических наук.
1.2.2. Математическое моделирование, численные методы и комплексы. – Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова. – Москва. 2024. – 169 с.
Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Измаилов А.Ф.Цель исследования. Разработка и исследование методов первичной обработки изображений пористых сред на основе машинного обучения и, в частности, сверточных нейронных сетей при отсутствии обучающих данных, с последующей реализацией предложенных методов в виде применимых на практике решений.Введение
Пористые среды
Определение пористой среды
Данные для моделирования пористых сред
Статистическое описание пористых сред
Кластеризация изображений пористых сред в пространстве дескрипторов на основе корреляционных функций
Алгоритм кластеризации бинарных изображений пористых сред в векторном пространстве малой размерности
Эксперименты и результаты
Выделение однородных областей на изображениях пористых сред
Разбиение изображения пористой среды на однородные зоны
Эксперименты и результаты
Сегментация КТ-изображений пористых сред
Методы сегментации изображений пористых сред
Метрики качества сегментации изображений пористых сред
Эксперименты и результаты
Построение синтетического КТ сегментированного изображения пористой среды
Синтетическая томография
Эксперименты и результаты
Программный комплекс для первичного анализа КТ-изображений пористых сред
Программный модуль «Анализ пустотного пространства»
Программный модуль «Сегментация томографических изображений»
Программный модуль «Синтетическая томография»
Заключение
Список литературы
Список рисунков
Список таблиц