以显微 CT 扫描的土颗粒图像为研究对象,主要涉及 CT 图像处理(从原始图像中提取出三维颗粒的过程)、三维颗粒几何形态分析、深度学习模型生成颗粒、离散元 clump 生成算法。
clump/
: 离散元 clump 生成算法nn/
: 神经网络模型utils/
: 一些工具类/工具函数: 网上的开源代码,与计算 Zernike 矩相关,在 2021/4/2 重构项目时已被删除mindboggle/
- wgan: wgan_cp 与 wgan_gp 总是训练不出来,无法收敛。
- class
Sand
: 位姿归一化方法未校正。 - 关于当前训练出的
TVSNet
模型,发现其从三视图重建颗粒时,其重构出来的颗粒可能并非所想要的那个形状,它对三张视图的排列序列并不完全鲁棒。目前试验表明,对于脑海中想像出的颗粒及其正、侧、俯视图,在将其拼装成3*64*64
的数组时必须按照俯、正、侧视图的顺序,这要才能重构出与目标形状相同的颗粒。