【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多相流分散相图像处理，涉及一种基于sam神经网络的多相流分散相识别和补全方法。
技术介绍
1、多相流分散相的图像处理和分析在工业应用中非常关键，尤其是在石油和化学工业中。这些行业中的典型应用包括但不限于气液反应器的性能评估、流体动力学的研究以及过程监控和优化。传统的图像处理方法，如高速摄影结合边缘检测、分水岭算法和阈值分割，虽然在某些应用中有效，但在处理复杂情况下的图像，如高度重叠的气泡、边缘模糊和光照不均等问题时，表现出明显的局限性。其传统的图像处理方法往往需要大量手动干预和参数调整，这在快速变化的工业环境中是不切实际的。
2、相比之下，基于深度学习的方法，特别是卷积神经网络(cnn)在图像处理领域显示了卓越的性能。这些方法能够学习和识别复杂的图像模式，对噪声和光照变化具有更好的鲁棒性。然而，它们在数据需求、特定任务的依赖性、以及计算资源消耗等方面仍存在局限性。
3、不仅如此，上述现有方法在面对未见过的数据类型或新任务时往往需要重新训练或大量调整；而在重构复杂形态的气泡时也存在困难，尤其是在气泡形...
【技术保护点】
1.一种基于SAM神经网络的多相流分散相识别和补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像预处理包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用快速傅里叶变换将所述图像从空间域转换到频域；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在频域坐标中通过设置阈值T来滤除噪声和非关键频率成分；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用逆快速傅里叶变换将所述图像由频域转换回空间域。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用SAM神经网络对所述预处理后...
【技术特征摘要】
1.一种基于sam神经网络的多相流分散相识别和补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像预处理包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用快速傅里叶变换将所述图像从空间域转换到频域；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在频域坐标中通过设置阈值t来滤除噪声和非关键频率成分；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用逆快速傅里叶变换将所述图像由频域转换回空间域。
【专利技术属性】
技术研发人员：冯鑫，徐浩瀚，段晓霞，陈杰，张伟鹏，杨超，
申请(专利权)人：中国科学院过程工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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