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龙图腾网获悉中海油能源发展股份有限公司申请的专利煤岩数字岩心序列图片多尺度融合与超分辨率重建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：CN116503245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310270935.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权煤岩数字岩心序列图片多尺度融合与超分辨率重建方法是由胡维强;徐长贵;李洋冰;马立涛;李盼盼;柳雪青;刘成;刘再振;张波;王威;李晨晨;乔方;陈建奇设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本煤岩数字岩心序列图片多尺度融合与超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了煤岩数字岩心序列图片多尺度融合与超分辨率重建方法，包括以下步骤：获取数据集，包括低分辨率图像和高分辨率图像；数据预处理，进行多尺度图像的特征点对齐与融合，制作时间序列数据集；将时间序列数据集输入到序列图像超分辨率重建EDVR模型训练，得到融合后的高分辨率图像与原始低分辨率图像的映射关系；根据该映射关系，将未融合的低分辨率图像经过EDVR模型重建成高分辨率图像，得到相应结构相似性与峰值信噪比的指标，进行模型测试；使用avizo软件对二维切片进行三维重建，得到充满孔缝细节信息的三维柱塞状煤岩岩心。本发明基于深度学习，能快速准确地获得显示大视域的高分辨率图像，降本增效，且不需要大量人工操作，减少人工误差。

本发明授权煤岩数字岩心序列图片多尺度融合与超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.煤岩数字岩心序列图片多尺度融合与超分辨率重建方法，其特征在于：包括以下步骤， S1：获取数据集，包括低分辨率图像和高分辨率图像； S2：数据预处理，进行多尺度图像的特征点对齐与融合，制作时间序列数据集； S3：将所述时间序列数据集输入到序列图像超分辨率重建EDVR模型训练，得到融合后的高分辨率图像与原始低分辨率图像的映射关系，所述S3包括以下步骤， S31：通过滑动窗口制作时间序列数据集，将所述时间序列数据集输入模型中； S32：通过金字塔级联可变形卷积层帧间对齐，所述S32包括以下步骤， S321：将输入的同一时间窗口下的二维岩心切片序列图像通过卷积输出各自的特征块，作为第一层的特征信息；使用步长为2的卷积操作，获得该层下采样的特征信息，图像大小以2倍进行衰减； S322：从顶层L3开始，对该层的二维岩心切片参考帧图像的特征块进行拼接融合输出该层的偏移量，然后将该偏移量和该层二维岩心切片支持帧图像的特征块进行可变形卷积输出该层对齐之后的二维岩心切片参考帧图像的特征块； S323：将第三层生成的偏移量和该层对齐之后的二维岩心切片参考帧特征图通过双线性插值法上采样输送至第二层，第二层的偏移量的获取不仅来源于该层2个输入特征块，还来源于第三层的偏移量；此外该层输出的对齐特征块不仅来源于该层可变形卷积的输出，还取决于第三层的对齐特征块，以此类推，直到输出对齐后的二维岩心切片支持帧图像的特征块； S324：在金字塔结构之外，将第一层的二维岩心切片参考帧图像特征块和第一层的特征信息，进行拼接融合输出一个偏移量，然后利用这个偏移量和第一层特征信息进行可变形卷积输出二维岩心切片支持帧特征块的对齐版本； S33：利用帧间的时间关系和帧内的空间关系，进行TSA融合，为每一帧分配像素级的聚合权重； S34：将经空间与时间注意力融合后的特征块F送进SR网络进行重建，重建出高分辨率的二维岩心切片支持帧图像； S35：将重建后的二维岩心切片图像经上采样层，通过使用亚像素卷积的方式来提升特征块的大小，生成HR层级的图像，将预测图像和来自输入端且通过上采样获取的二维岩心切片参考帧图像进行相连，输出其超分辨率的图像； S4：根据所述映射关系，将未融合的低分辨率图像经过EDVR模型重建成高分辨率图像，得到相应结构相似性与峰值信噪比的指标，进行模型测试； S5：使用avizo软件对二维切片进行三维重建，得到充满孔缝细节信息的三维柱塞状煤岩岩心。

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