岩心的三维数字模型构建方法及装置与流程

本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种岩心的三维数字模型构建方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

背景技术：

数字岩心技术是近年兴起的对岩心分析的有效方法，其原理是：基于对岩心进行ct(computedtomography，电子计算机断层扫描)扫描所获得的图像，运用计算机图像处理技术以及一定算法完成岩心的三维数字模型构建，并通过对三维数字模型的可视化展示，使得地质研究人员可对岩心进行准确分析。

在现有实现中，一般是基于多点地质统计学的方法构建岩心的三维数字模型，该方法需要在岩心的ct扫描中获得大量的切片灰度图，然后采用各种克里金算法(例如简单克里金算法、贝叶斯克里金算法等)或者各种随机建模算法(例如序贯高斯模拟算法、序贯指示模拟算法等)对切片灰度图进行处理，计算量巨大，导致三维数字模型的构建效率不高。并且当扫描得到切片灰度图的数量较少时，无法准确地构建岩心的三维数字模型，从而影响地质研究人员对岩心的分析结果。

因此，如何提升对岩心进行三维数字模型构建的效率和准度性，是目前仍有待解决的技术问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现要素：

基于上述技术问题，本发明提供了一种岩心的三维数字模型构建方法及装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

其中，本发明所采用的技术方案为：

一种岩心的三维数字模型构建方法，包括：根据对岩心进行ct扫描获得的岩心数据和切片灰度图，构建所述岩心的三维几何模型，所述三维几何模型中包括所述岩心在不同扫描位置的切片灰度图；对所述三维几何模型中的各切片灰度图进行网格化处理，在各切片灰度图中生成等量的网格；按照所述切片灰度图中所生成网格的网格信息，对所述三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理，获得所述岩心的三维网格模型；根据所述切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值，计算所述三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值；根据所述三维网格模型中全部网格所对应的灰度值，对所述全部网格所对应的空间区域进行颜色重构，获得所述岩心的三维数字模型。

一种岩心的三维数字模型构建装置，包括：三维几何模型构建模块，用于根据对岩心进行ct扫描获得的岩心数据和切片灰度图，构建所述岩心的三维几何模型，所述三维几何模型中包括所述岩心在不同扫描位置的切片灰度图；第一网格化处理模块，用于对所述三维几何模型中的各切片灰度图进行网格化处理，在各切片灰度图中生成等量的网格；第二网格化处理模块，用于按照所述切片灰度图中所生成网格的网格信息，对所述三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理，获得所述岩心的三维网格模型；灰度值计算模块，用于根据所述切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值，计算所述三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值；网格颜色重构模块，用于根据所述三维网格模型中全部网格所对应的灰度值，对所述全部网格所对应的空间区域进行颜色重构，获得所述岩心的三维数字模型。

一种计算机设备，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述岩心的三维数字模型构建方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述岩心的三维数字模型构建方法。

在上述技术方案中，根据对岩心进行ct扫描获得的岩心数据和切片灰度图，构建岩心的三维几何模型；然后通过对三维几何模型中所嵌入的各切片灰度图和三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理，以获得岩心的三维网格模型；然后根据切片灰度图中各网格所对应图像区域的灰度值，计算三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值，获得三维网格模型中全部网格所对应空间区域的灰度值；最后根据三维网格模型中全部网格所对应空间区域的灰度值，对三维网格模型中全部网格所对应的空间区域进行颜色重构，由此获得岩心的三维数字模型。

由于岩心的三维几何模型是根据扫描获得的岩心数据和切片灰度图构建的，并且岩心数据映射了岩心的外型框架信息，仅需要较少数量的切片灰度图即可构建该三维几何模型，在后续对三维数字模型的构建中，也只需对较少数量的切片灰度图进行处理，与现有实现相比，省去了对大量切片灰度图进行处理的过程，由此提高岩心的三维数字模型的构建效率。

此外，本申请在获得岩心的三维网格模型后，通过对三维网格模型中全部网格所对应空间区域进行颜色重构，使得在所获得的三维数字模型中，可根据重构的颜色来准确展示岩心属性的变化，由此便于地质研究人员对岩心进行准确分析。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种岩心的三维数字模型构建方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种岩心的三维几何模型的示意图；

图3是根据图1对应实施例示出的对步骤130进行描述的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种岩心的三维网格模型的示意图；

图5是根据图1对应实施例示出的对步骤140进行描述的流程图；

图6是根据图5对应实施例示出的对步骤142进行描述的流程图；

图7是根据图1对应实施例示出的对步骤150进行描述的流程图；

图8是根据一示例性实施例示出的一种岩心的三维数字模型的示意图；

图9是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的硬件框图。

通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述，这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种岩心的三维数字模型构建方法的流程图。如图1所示，该方法至少可以包括以下步骤：

步骤110，根据对岩心进行ct扫描获得的岩心数据和切片灰度图，构建岩心的三维几何模型，三维几何模型中包括岩心在不同扫描位置的切片灰度图。

首先需要说明的是，岩心是地质研究人员根据地质勘探工作或工程的需要，使用岩心钻头以及其它取心工具，从储层岩石中取出的岩石样品。岩心的形状可以是正方体、圆柱等常规形状，或者，当取出的岩石样品为岩屑时，岩心的形状也可以是不规则块状，本处不进行限制。

基于对岩心进行的ct扫描和图像处理，可构建岩心的三维数字模型，通过对岩心的三维数字化模型进行可视化展示，使得地质研究人员根据所展示的三维数字模型实现对岩心的分析，获得岩心所对应储层岩石中的骨架、孔隙、油气饱和度等地质属性分布情况，从而根据所获得的地质属性分布情况进行地质的勘探和研究。由此，构建岩心的三维数字模型是地质研究人员进行岩心分析的基础。

在本实施例中，对岩心进行ct扫描是指，使用专门的岩心ct扫描设备对岩心进行扫描，以获得岩心所对应的岩心数据和切片灰度图。示例性的，可按照设定的扫描速度和扫描方向对岩心进行切片式扫描，对岩心扫描的间距越小，得到切片灰度图的数量就越多；也可以按照设定的中心轴和扫描速度对岩心进行旋转式扫描，扫描时旋转的角度越小，得到切片灰度图的数量就越多。

岩心数据是在对岩心进行的扫描中获得的。示例性的，岩心数据包括扫描所获得岩心的形状信息和大小信息，其中，岩心的形状可以是前述正方体状、圆柱状或者不规则块状，岩心的大小信息用于表征岩心的真实大小。例如，当岩心的形状为圆柱状时，岩心的大小信息可以包括岩心底面圆的直径或半径，还包括岩心高度。

根据岩心的形状信息和大小信息，可利用计算机三维重建技术，构建得到岩心的三维框架模型。应当理解的是，岩心的三维框架模型是根据岩心的形状信息和大小信息模拟岩心的真实形态所得到的三维空间图像，岩心的三维框架模型展示了岩心的外型框架。

岩心数据还包括各切片灰度图对应的岩心位置信息。例如，若预设岩心中初始扫描位置所对应的岩心位置坐标为(0,0,0)，在对岩心所进行的扫描中，按照各扫描位置与初始扫描位置之间的相对位置，分别记录各扫描位置对应的岩心位置坐标，且将记录的岩心位置坐标作为扫描所得各切片灰度图对应的岩心位置信息。

由此，在根据岩心数据构建得到岩心的三维框架模型的基础上，可按照各切片灰度所对应的岩心位置信息，将岩心在不同扫描位置的切片灰度图嵌入三维框架模型中，以获得岩心的三维几何模型。示例性的，在图2所示岩心的三维几何模型中，根据岩心数据构建得到正方体状的三维框架模型后，按照岩心中不同的扫描位置，在该三维框架模型中分别嵌入4张切片灰度图，由此获得岩心的三维几何模型。

步骤120，对三维几何模型中的各切片灰度图进行网格化处理，在各切片灰度图中生成等量的网格。

其中，对三维几何模型中的各切片灰度图进行网格化处理是指，采用相同的计算机平面网格化技术，分别在各切片灰度图中生成若干网格，使得每一切片灰度图中所生成网格的大小和数量均相同。

在一示例性实施例中，如图2所示，可将各切片灰度图的左右水平方向设定为x轴方向，并将各切片灰度图的上下垂直方向设定为y轴方向，分别沿着x轴方向和y轴方向在各切片灰度图生成若干大小相同的正方形网格。

或者，也可以采用三角网格化算法，分别沿着所设定x轴方向和y轴方向，在各切片灰度图中生成若干形状和大小均相同的三角形网格，本处不对所生成网格的形状进行限制。

在另一示例性实施例中，也可以根据切片灰度图的图像分辨率，在各切片灰度图中生成若干网格。例如，可根据切片灰度图中的每一像素对应生成一网格，所获得网格的数量与切片灰度图的图像分辨率相适应。若根据切片灰度图中的四分一像素对应生成一网格，则可在切片灰度图中生成数量更多的网格，本处不进行限制。

应当说明的是，由于岩心在不同扫描位置扫描所得切片灰度图的大小和分辨率相同，由此，可在三维几何模型所嵌入的各切片灰度图中生成等量的网格。

步骤130，按照切片灰度图中所生成网格的网格信息，对三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理，获得岩心的三维网格模型。

其中，切片灰度图中所生成网格的网格信息是指，切片灰度图中所生成单一网格的尺寸。例如，当切片灰度图中的单一网格为正方形时，该网格的尺寸为正方形网格的边长；当单一网格为三角形时，该网格的尺寸为三角形网格的各边长。

示例性的，可根据切片灰度图中沿x轴方向和y轴方向生成的网格数量，以及切片灰度图分别沿x轴方向和y轴方向的长度，计算切片灰度图中单一网格的尺寸。其中，单一网格在x轴方向的尺寸为，切片灰度图沿x轴方向的长度与切片灰度图中沿x轴方向所生成网格的数量之间的商；单一网格在y轴方向的尺寸为，切片灰度图沿y轴方向的长度与切片灰度图中沿y轴方向所生成网格的数量之间的商。

在如图2所示岩心的三维几何模型中，由于岩心为正方体状，当切片灰度图中所生成的网格也为正方形时，只需根据切片灰度图在任意一方向的网格数量和长度，即可获得切片灰度图中单一网格的尺寸。

对三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理是指，按照切片灰度图中单一网格的尺寸，在三维几何模型所映射三维空间中生成若干形状和大小均相同的网格，并且，三维空间中所生成各网格的尺寸与切片灰度图中单一网格的尺寸相同。

在一示例性实施例中，如图3所示，按照切片灰度图中所生成网格的网格信息，对三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理的过程，可以包括以下步骤：

步骤131，获取切片灰度图中单一网格的尺寸。

如前所述的，可根据切片灰度图中x轴方向和y轴方向的网格数量，以及切片灰度图分别沿x轴方向和y轴方向的长度，计算切片灰度图中单一网格的尺寸，本处不进行赘述。

步骤132，以单一网格的尺寸为单位，沿岩心的轴心平面所在方向和切片灰度图所在方向，将三维几何模型所映射的三维空间划分为若干网格化平面。

其中，仍以图2所示三维几何模型进行说明，x轴和y轴所构成平面的方向为切片灰度图所在方向，在三维几何模型所映射的三维空间中可理解为横向。应当理解的是，三维几何模型中每一切片灰度图所在方向均为x轴和y轴所构成平面的方向。

z轴和x轴所构成平面的方向，或者z轴和y轴所构成平面的方向为岩心的轴心平面所在方向，在三维几何模型所映射的三维空间中可理解为纵向。应当理解的，三维几何模型中垂直于切片灰度图的所有平面均为岩心的轴心平面。

根据三维几何模型在z轴方向上的高度以及单一网格的尺寸，可对三维几何模型在z轴方向上的高度设置轴向等分数，然后根据所设置轴向等分数，将三维几何模型所映射三维空间划分为若干横向网格化平面。其中，横向网格化平面所在方向与切片灰度图所在方向相同；所设置轴向等分数为三维几何模型在z轴方向上的高度与单一网格的尺寸之间的商。

同理，根据三维几何模型在x轴或者y轴方向上的长度以及单一网格的尺寸，可对三维几何模型在x轴或者y轴方向上的长度设置横向等分数，然后根据所设置横向等分数，将三维几何模型所映射三维空间划分为若干纵向网格化平面。其中，纵向网格化平面所在方向与岩心的轴心平面所在方向相同；所设置横向等分数为三维几何模型在x轴或者y轴方向上的长度与单一网格的尺寸之间的商。

示例性的，按照以上所描述内容，对图2所示三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理后，可得到如图4所示的三维网格模型。可以看出，三维网格模型所映射三维空间由若干横向网格化平面以及纵向网格化平面所划分。

步骤140，根据切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值，计算三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值。

其中，切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值，是在拾取每一网格所对应图像区域的rgb色标值后，通过对所拾取rgb色标值进行计算得到的。应当理解，所拾取的rgb色标值分别包括r基色、g基色和b基色所对应色标值，并且，在切片灰度图所对应的rgb色标值中，各基色所对应色标值相同。

示例性的，可采用计算机图像色素拾取技术拾取各切片灰度图中每一网格所对应图像区域的rgb色标值。例如在c++语言中，可使用“getpixel”函数获取切片灰度图中不同位置的rgb色标值。

拾取得到切片灰度图中每一网格所对应图像区域rgb色标值后，根据每一基色的重要性或其它指标，对网格所对应图像区域的rgb色标值以不同权重进行加权平均计算，以获得网格所对应图像区域的灰度值。例如，由于人眼对绿色敏感程度最高，对蓝色敏感程度最低，网格所对应图像区域的灰度值可按照公式gray＝p*r+q*g+t*b计算。

应当说明，在上述公式中，“gray”表示网格所对应的灰度值；“p”表示r基色所对应权重，可取值为0.2989；“q”表示g基色所对应权重，可取值为0.5870；“t”表示b基色所对应权重，可取值为0.1140。

三维网格模型中的其它网格是指，在岩心的三维网格模型中除切片灰度图所对应网格之外的网格。而其它网格所对应空间区域是指，在三维网格模型所映射三维空间中，其它网格所在的空间区域。

在一示例性实施例中，如图5所示，根据切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值，计算得到三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值的步骤如下：

步骤141，对三维网格模型中的各切片灰度图，分别获取每一网格所对应图像区域的灰度值。

如前所述，可通过获取各切片灰度图中每一网格所对应图像区域的rgb色标值，并对获取的rgb色标值进行计算，以获得每一网格所对应图像区域的灰度值，本处不进行赘述。

在获取各切片灰度图中每一网格所对应图像区域的rgb色标值中，如果每一网格所对应图像区域的灰度大致相同，可通过对网格所对应图像区域中的任意位置拾取相应的rgb色标值，从而获得网格所对应图像区域的rgb色标值

如果在某一个或者多个网格所对应图像区域中，不同位置所对应的灰度之间差距比较明显，则需要根据网格所对应图像区域中的不同位置拾取若干不同的rgb色标值，并通过对拾取的rgb色标值进行计算，将计算结果作为该网格所对应图像区域的rgb色标值。

在一示例性实施例中，在对同一网格所对应图像区域拾取若干rgb色标值后，可对所拾取的rgb色标值计算平均值，将计算结果作为该网格所对应图像区域的rgb色标值。

而在另一示例性实施例中，也可以对所拾取的rgb色标值迭代进行平均值计算，以获得该网格所对应图像区域的rgb色标值。例如，假设所拾取的rgb色标值分别为a、b、c和d，可先计算所拾取rgb色标值的平均值，可设为m1，然后将大于m1的rgb色标值分为一类，将小于m1的rgb色标值分为另一类，再对同一类别下的rgb色标值计算平均值，可分别设为m2和m3，最后再对m2和m3进行平均值计算，将计算结果作为该网格所对应图像区域的rgb色标值。

由此，根据本实施例所提供方法，可精准地获取每一网格所对应图像区域的rgb色标值，以对准确构建岩心的三维数字模型提供数据基础。

步骤142，通过对切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值进行可控范围的反距离加权插值计算，获得三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值。

其中，可控范围是指设定的空间距离范围。示例性的，设定的空间距离范围包括三维网格模型所对应三维空间分别在x轴、y轴和z轴方向的控制距离范围，例如可设定空间距离范围为：dx≤d1，dy≤d2，dz≤d3，其中d1表示在x轴方向的控制距离边界，d2表示在y轴方向的控制距离边界，d3表示在z轴方向上的控制距离边界。

对三维网格模型中任意一其它网格，可按照设定的空间距离范围从各切片灰度图中选取若干网格，并在获得该其它网格与所选取每一网格之间的空间距离后，通过对获得的空间距离进行反距离加权插值计算，以得到该其它网格所对应空间区域的灰度值。

如图6所示，在一示例性实施例中，步骤142可以包括以下步骤：

步骤1421，对其它网格中的任意一网格，根据设定的空间距离范围，从切片灰度图中选取若干目标网格。

其中，对三维网格模型中的任意一其它网格，可计算该其它网格分别与各切片灰度图中各网格之间的距离。示例性的，该其它网格分别与各切片灰度图中各网格之间的距离可根据两点间的空间距离求解公式计算得到，本处不进行赘述。

根据所设定的空间距离范围，则可从三维网格模型所嵌入的各切片灰度图中需求若干目标网格。应当说明，所选取目标网格相对该其它网格的空间距离满足所设定的空间距离范围。

步骤1422，根据其它网格与目标网格之间的距离，计算其它网格相对各目标网格的权重。

其中，对三维网格模型中的任意一其它网格，若所选取目标网格的数量为n，且设该其它网格与其中一目标网格之间的距离为dk(1≤k≤n)，该其它网格相对其中一目标网格的权重λk根据以下公式计算：

步骤1423，根据目标网格所对应图像区域的灰度值和其它网格相对目标网格的权重，计算其它网格所对应空间区域的灰度值。

其中，由于所选取目标网格所对应图像区域的灰度值是已知的，可设为grayk(xk,yk,zk)，则可按照以下公式计算该其它网格所对应空间区域的灰度值gray(x,y,z)：

由此，根据本实施例所描述内容，可根据较少数量的切片灰度图中各网格的已知灰度值，计算获得三维网格模型中其它网格的未知灰度值，而无需对大量切片灰度图进行处理，提高了岩心的三维数字模型的构建效率。

步骤150，根据三维网格模型中全部网格所对应的灰度值，对全部网格所对应的空间区域进行颜色重构，获得岩心的三维数字模型。

其中，由于灰度值无法清楚展现岩心属性，需要对对三维网格模型中各网格所对应空间区域进行颜色重构，以使得地质研究人员根据所重构颜色清楚地获取岩心属性的分布。

对三维网格模型中各网格所对应空间区域进行颜色重构，需要按照各网格对应的rgb色标值进行。因此，需根据设定的重构颜色，重新计算三维网格模型中各网格所对应空间区域的rgb色标值，以按照各网格所对应空间区域的rgb色标值，对三维网格模型中的全部网格所对应空间区域进行颜色重构。

应当理解，所设定的重构颜色是指，在对三维网格模型中的全部网格所对应空间区域进行颜色重构后，所得岩心的三维数字模型按照设定的重构颜色对岩心属性进行展示。

如图7所示，在一示例性实施例中，步骤150可以包括以下步骤：

步骤151，根据三维网格模型中全部网格所对应的灰度值，分别获取最大灰度值、最小灰度值和中间灰度值。

其中，可将所有网格的灰度值从小到大排列，获得灰度值集合，然后从灰度值集合中选取最大灰度值和最小灰度值，并计算最大灰度值和最小灰度值的平均值，获得中间灰度值。

也可以直接根据三维网格模型中全部网格所对应的灰度值获取最大灰度值和最小灰度值，本处进行限制。

步骤152，对三维网格模型中的任意网格，根据该网格所对应灰度值与最大灰度值、最小灰度值和中间灰度值之间的大小关系，选取预设规则计算该网格所对应空间区域的rgb色标值。

示例性的，可设最大灰度值为maxgray，最小灰度值为mingray，中间灰度值为0.5*(mingray+maxgray)，网格所对应灰度值为gray，最大灰度值所对应重构颜色的rgb色标值表征为r1、g1、b1，最小灰度值所对应重构颜色表征为r2、g2、b2，中间灰度值所对应重构颜色表征为r3、g3、b3，计算网格所对应空间区域的rgb色标值(以下用rx、gx和bx分别表示网格在不同基色下的色标值)的预设规则如下：

若mingray<gray<0.5*(mingray+maxgray)，则有：

rx＝r1+(gray-mingray)*(r3-r1)/(0.5*(mingray+maxgray)-mingray),

gx＝g1+(gray-mingray)*(g3-g1)/(0.5*(mingray+maxgray)-mingray),

bx＝b1+(gray-mingray)*(b3-b1)/(0.5*(mingray+maxgray)-mingray)；

若0.5*(mingray+maxgray)<gray<maxgray，则有：

rx＝r2+(gray-maxgray)*(r3-r2)/(0.5*(mingray+maxgray)-maxgray),

gx＝g2+(gray-maxgray)*(g3-g2)/(0.5*(mingray+maxgray)-maxgray),

bx＝b2+(gray-maxgray)*(b3-b2)/(0.5*(mingray+maxgray)-maxgray；

若gray＝maxgray，则有：rx＝r2,gx＝g2,bx＝b2；

若gray＝0.5*(mingray+maxgray)，则有：rx＝r3,gx＝g3,bx＝b3；

若gray＝mingray，则有：rx＝r1,gx＝g1,bx＝b1。

由此，根据三维网格模型中各网格所对应灰度值分别与最大灰度值、最小灰度值和中间灰度值之间的关系，可选用相应的预设规则计算该网格所对应的rgb色标值。

步骤153，按照获取的rgb色标值对网格所对应空间区域进行颜色重构，获得岩心的三维数字模型。

示例性的，若设定最大灰度值所对应的重构颜色为红色，最小灰度值所对应的重构颜色为蓝色，中间灰度值所对应的重构颜色为白色，按照计算所得rgb色标值对网格所对应空间区域进行颜色重构后，获得岩心的三维数字模型如图8所示。

仍如图8所示，在对岩心的三维数字模型进行展示时，可按照所重构颜色对应的岩心属性值对岩心的三维数字模型进行标识，以使得地质人员可根据标识准确获取三维数字模型中岩心属性的分布情况。

综上所述，与现有实现相比，本申请所提供岩心的三维数字模型构建方法只需对较少数量的切片灰度图进行处理，提高了三维数字模型的构建效率。并且，在根据本申请所提供方法构建的三维数字模型中，能够根据所重构颜色来准确展示岩心属性的变化，便于地质研究人员对岩心进行准确分析。

在一示例性实施例所示出的一种岩心的三维数字模型构建装置中，该装置包括三维几何模型构建模块、第一网格化处理模块、第二网格化处理模块、灰度值计算模块和网格颜色重构模块。

三维几何模型构建模块用于根据对岩心进行ct扫描获得的岩心数据和切片灰度图，构建岩心的三维几何模型，三维几何模型中包括岩心在不同扫描位置的切片灰度图。

第一网格化处理模块用于对三维几何模型中的各切片灰度图进行网格化处理，在各切片灰度图中生成等量的网格。

第二网格化处理模块用于按照切片灰度图中所生成网格的网格信息，对三维几何模型所映射三维空间进行网格化处理，获得岩心的三维网格模型。

灰度值计算模块用于根据切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值，计算三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值。

网格颜色重构模块用于根据三维网格模型中全部网格所对应的灰度值，对全部网格所对应的空间区域进行颜色重构，获得岩心的三维数字模型。

在另一示例性实施例中，三维几何模型构建模块包括三维框架构建单元和切片灰度图嵌入单元。

三维框架构建单元用于根据对岩心进行ct扫描获得的岩心数据，构建岩心的三维框架模型。

切片灰度图嵌入单元用于按照切片灰度图所对应的岩心位置信息，将岩心在不同扫描位置的切片灰度图嵌入所述三维框架模型中，获得岩心的三维几何模型。

在另一示例性实施例中，第二网格化处理模块包括网格尺寸获取单元和三维网格模型获取单元。

网格尺寸获取单元用于获取切片灰度图中单一网格的尺寸。

三维网格模型获取单元用于以单一网格的尺寸为单位，沿岩心的轴心平面所在方向和切片灰度图所在方向，将三维几何模型所映射的三维空间划分为若干网格化平面，获得岩心的三维网格模型。

在另一示例性实施例中，灰度值计算模块包括网格灰度值获取单元和插值计算单元。

网格灰度值获取单元用于对三维网格模型中的各切片灰度图，分别获取每一网格所对应图像区域的灰度值。

插值计算单元用于通过对切片灰度图中每一网格所对应图像区域的灰度值进行可控范围的反距离加权插值计算，获得三维网格模型中其它网格所对应空间区域的灰度值。

在另一示例性实施例中，插值计算单元包括：

目标网格选取子单元用于对其它网格中的任意一网格，根据设定的空间距离范围，从切片灰度图中选取若干目标网格。

权重获取子单元用于根据其它网格与目标网格之间的距离，计算其它网格相对各目标网格的权重。

灰度值计算子单元用于根据目标网格所对应图像区域的灰度值和其它网格相对各目标网格的权重，计算其它网格所对应空间区域的灰度值。

在另一示例性实施例中，网格颜色重构模块包括：

相对值获取单元，用于根据三维网格模型中全部网格所对应的灰度值，分别获取最大灰度值、最小灰度值和中间灰度值，中间灰度值是最大灰度值与最小灰度值的平均值。

色标值计算单元用于对三维网格模型中任意网格，根据网格所对应灰度值分别与最大灰度值、最小灰度值和中间灰度值之间的大小关系，选取预设规则计算网格所对应空间区域的rgb色标值。

颜色重构单元用于按照rgb色标值对网格所对应空间区域进行颜色重构，获得岩心的三维数字模型。

需要说明的是，上述实施例所提供的装置与上述实施例所提供的方法属于同一构思，其中各个模块执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。

在一示例性实施例中，一种计算机设备，包括处理器和存储器，其中，存储器用于存储处理器的可执行指令，处理器配置为经由执行该可执行指令来执行上述岩心的三维数字模型构建方法。

图9是根据一示例性实施例所示出的一种计算机设备的硬件框图。需要说明的是，该计算机设备只是一个适配于本发明的示例，不能认为是提供了对本发明的使用范围的任何限制。

该计算机设备的硬件结构可因配置或者性能的不同而产生较大的差异，如图9所示，计算机设备包括：电源310、接口330、至少一存储器350、以及至少一中央处理器370。

其中，电源310用于为计算机设备上的各硬件设备提供工作电压。

接口330包括至少一有线或无线网络接口331、至少一串并转换接口333、至少一输入输出接口335以及至少一usb接口337等，用于与外部设备通信。

存储器350作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源包括操作系统351、应用程序353或者数据355等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统351用于管理与控制计算机设备上的各硬件设备以及应用程序353，以实现中央处理器370对海量数据355的计算与处理。应用程序353是基于操作系统351之上完成至少一项特定工作的计算机程序，其可以包括至少一模块(图7中未示出)，每个模块都可以分别包含有对计算机设备的一系列计算机可读指令。数据355可以是存储于磁盘中的关键信息等。

中央处理器370可以包括一个或多个以上的处理器，并设置为通过总线与存储器350通信，用于运算与处理存储器350中的海量数据355。

上面所详细描述的，适用本发明的计算机设备将通过中央处理器370读取存储中存储的一系列计算机可读指令的形式来完成上述岩心的三维数字模型构建方法。

在一示例性实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述岩心的三维数字模型构建方法。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。