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在岩心面阵相机开发中,可以使用基于学习的超分辨率技术来提升岩心图像的分辨率。针对现有超分辨率技术在重建岩心图像时存在的细节模糊或色彩偏差等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的Raw格式岩心图像超分辨率重建算法。首先,模拟相机图像处理器的线性处理部分合成线性图像数据集;然后,通过一个双层卷积神经网络,分别训练高低分辨率图像之间的纹理、色彩映射关系;最后,用重建出的线性高分辨率图像模拟相机图像处理器的非线性处理部分,获得纹理清晰且色彩逼真的岩心重建图像。实验结果表明,本文提出的重建算法提升了岩心图像的