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第 1   章  绪论   1

1.1    研究背景及意义   1

1.2    CT 图像在土壤孔隙结构研究中的重要性   1

1.3    深度学习技术概述及在图像处理中的应用  2

1.4    三维重构研究方法  3

1.5    国内外研究综述  3

第 2   章  系统相关技术介绍  5

2.1    Django   5

2.2    VUE+ts   5

2.3    Fastapi   7

2.4    Mysql   8

2.5    Avizo   9

2.6    Pytorch   9

第 3   章  avizo 进行三维重构   11

3.1    数据读取和配置   11

3.2    图像阈值化分割   11

3.3    分割图像进行结合   11

3.4    分割图像   11

3.5    计算孔隙   13

3.6    进行三维重构   13

第 4   章  系统设计与架构   15

4.1    系统整体架构设计   15

4.2    前端界面设计与实现   15

4.3    后端算法实现与数据存储   16

4.4    项目功能实现   17

第 1 章  绪论

1.1    研究背景及意义

土壤作为一种最基本的天然资源，其孔隙结构与土壤理化性质及生物学性能密切相关。孔隙作为土壤中固态粒子与团聚体的间隙，与土壤水分、气体、营养物质的运移、土壤肥力及粮食生产等密切相关。因而，开展土壤孔隙结构的研究无论在土壤学还是在实际中都是十分必要的。传统的土壤孔隙研究方法存在一定的局限性，如间接法和直接法在获取孔隙结构信息方面存在一定的缺陷。在 CT技术日新月异的背景下，其正在为土壤孔隙结构的探索打开新的视野。此项技术不仅可以做到对土壤内部结构的无损检测，还能实现对三维结构的直观呈现。因此，已然成为了进行土壤孔隙结构精确量化评估的得力助手。深度学习作为人工智能领域的重要分支，在土壤孔隙研究中展现出巨大的潜力。通过深度学习算法对 CT 图像进行分割和特征提取，可以实现对土壤孔隙结构的自动识别和定量分析，极大地提高了研究效率和准确性。特别是全卷积网络（FCN）等深度学习模型的应用，为土壤孔隙结构的三维重建和可视化提供了有效手段。本研究旨在基于深度学习技术，设计并实现一个用于 CT 图像土壤孔隙三维重构的系统。通过结合 django、fastapi、MySQL、vue 和 avizo 等技术，实现系统的功能与性能测试，并探讨深度学习在 CT 图像土壤孔隙三维重构中的应用。通过系统设计与架构的详细阐述，展示系统的整体框架和各模块协作关系，实现对土壤孔隙结构的准确重构。本研究成功完成系统规划与构造设计，并通过各项功能测试，严格验证了系统稳定性及精准度。该项目的实施将为土壤学等学科的发展和完善奠定理论基础，并对其它学科的深度融合具有一定的参考价值。本项目的开展将为进一步揭示土壤理化性质及改善措施的有效性奠定基础，促进土壤学的持续发展。

1.2    CT 图像在土壤孔隙结构研究中的重要性

在土壤科学的探索中，针对土壤孔隙结构的研究始终占据核心地位。近年来，随着计算机断层扫描（CT）技术的突破，三维重构土壤孔隙结构已成为可能，其精确度及效率也大大提高。接下来，本文将深入讨论 CT 图像对土壤孔隙结构研究的关键意义。众所周知，土壤孔隙结构的特性深刻地影响着其水分吸收、保持以及气体流通等基本物理性质。传统的土壤孔隙研究方法存在一定的局限性，无法准确描述孔隙的形态参数和空间构型。而通过 CT 技术，可以高效地获取土壤内部结构的三维信息，为深入研究土壤孔隙结构提供了新的途径。在过去的研究

中，利用 CT 扫描图像和数字图像分析技术，学者已成功完成土壤孔隙结构的三维重构，建模时采用网络模型，精准地描述孔隙规模特征。此模型可有效预测土壤水力特性，且模拟数据与实际测量结果基本相符，相关性较高，为土壤研究提供了重要支持。CT 技术的运用，使得无损伤地观测土壤孔隙结构成为可能，从而能在不损害其内部构造的条件下获得详实的土壤孔隙结构图像。借助于此，我们可通过数字图像解析，精确获得孔隙空间的三维结构特征，深入洞悉土壤微观结构的特性及其变化规律，这对于推动土壤科学的进步，无疑提供了宝贵的数据支持。除了 CT 技术的应用，还有其他无损三维成像技术，如核磁共振等，也可以用于获取土壤孔隙结构的三维信息。这些技术的不断发展和完善，为研究者们提供了更多选择，帮助他们更准确地获取土壤孔隙结构的信息，从而更好地理解土壤的特性和功能。CT 图像在土壤孔隙结构研究中的重要性不言而喻。通过 CT 技术的应用，研究者们可以更加深入地了解土壤孔隙结构的特征，为土壤科学领域的发展和农业生产提供更加准确和可靠的数据支持。展望未来，科技的持续发展势必赋予 CT 技术在土壤孔隙结构研究中的关键地位，并极大推动土壤科学领域的发展进程。

1.3    深度学习技术概述及在图像处理中的应用

深度学习技术作为人工智能领域的重要分支，在图像处理领域展现出了强大的潜力和广泛的应用前景。本节将系统介绍深度学习在 CT 图像土壤孔隙三维重构中的应用，旨在揭示其在土壤科学领域的重要性和优势。深度学习技术概述及在图像处理中的应用是本节的重点。随着计算机视觉技术以及图像处理领域的迅猛发展，深度学习这一基于人工神经网络的机器学习方式已在诸多领域崭露头角，如图像识别、语义分割及目标检测。同样地， 将其应用于土壤孔隙结构研究领域，可通过对 CT 图像的精确分割与特征抽取来完成土壤孔隙的精准重建与分析。深度学习算法中的全卷积网络（FCN）[1] 在图像分割任务中具有独特优势。FCN 可以通过端到端的学习方式， 自动学习并融合图像的多层级特征，从而更好地捕捉土壤孔隙的细节信息和复杂结构。相比传统的图像分割方法， 基于 FCN 的深度学习方法在处理复杂土壤孔隙结构时表现更为出色，有助于提高重构的准确性和效率。在 CT 图像土壤孔隙三维重构中，深度学习技术的应用可以极大地促进对土壤微观结构的理解和分析。通过深度学习算法对 CT 图像进行处理和分析，可以实现对土壤孔隙的精准识别和定量描述，为土壤科学研究提供新的技术支持和方法手段。同时，深度学习技术的不断发展和完善也将进一步推动土壤孔隙结构研究的深入和全面。深度学习在 CT 图像土壤孔隙三维重构中的应用具有重要意义和广阔前景。通过深入研究和应用深度学习技术，可以实现对土壤孔隙结构的精

细化分析和定量描述，为土壤科学领域的发展和进步提供有力支持。深度学习的应用将为土壤孔隙结构研究带来新的思路和方法，促进土壤科学领域的创新和发展。

1.4    三维重构研究方法

三维重构（3D Reconstruction）是一种从二维图像中重建出三维模型的技术，广泛应用于计算机视觉、医学成像、机器人技术、游戏开发等领域。本文介绍几类三维重建常用技术：深度学习法运用深度学习于此。近几年，深度学习在该领域亦取得显着突破。通过神经网络直接自图库或多幅图像中习得建模精细的三维模型映射路径。早在 1960 年计算机立体视觉开始进行研究，Roberts 将三维世界进行简化，简化成二维图像[2] ，通过二维图像进行反求三维结构。在 1982 年，Marr [3] 等人通过将神经系统进行结合，创建了计算机视觉理论，这一理论将视觉处理的基础进行表达出来。多视图几何作为计算机立体视觉的一个分支，从二维图像数据恢复三维场景的几何形状和外观信息[4] ，同时随着计算机的发展，计算机还可以进一步对三维图像进行绘制[5] 。于此之后，Tomasi [6] 完成基于图像的三维重构。Hartley等人[7] 提出摄像机参数的自标定概念，Robertson [8] 等人通过摄像机标定参数进行三维重构。

在深度学习领域如计算机视觉中，伴随着卷积神经网络[9] 的崛起，图像特征提取的方法得以大幅改进。此种方法提取的特征不受场景变化影响，故而广受关注和深入研究。。在 2016 年 Zbontar[10] 等人通过双目摄像机进行提取特征从而进行三维重构。Seki 等[11] 人在研究基础上进一步调整了 CNN 的模型参数。在 2018年，yao [12] 等人提出了多视觉三维重构算法 MVSNet 进行三维重构，大大提高了三维重构的效率以及质量。gao [13] 等提出了 SimVP 算法进行时空图像序列进行训练和预测，也正是本文采用的框架。

1.5    国内外研究综述

土壤孔隙结构对土壤的水力性质、保水能力和透气性具有至关重要的影响。为了更好地理解土壤孔隙结构，科研人员一直在探索各种研究方法和技术。在过去的研究中，传统的土壤孔隙研究方法存在一些局限性，关于孔隙信息采集技术，有间接法与直接法两种途径。间接法主要从水蒸气信息变化推断孔隙分布特性；而直接法则利用数字图像，结合图像处理技术，直观呈现并量化孔隙结构。尽管这两类方法均能揭示部分孔隙信息，但仍存在破坏性大及操作复杂等问题。

随着计算机断层扫描简称 CT 技术，可以高精度、无损的观察物体内部的信息，成为研究土壤的重要手段[14] [15] 。

当前，针对 CT 影像的重建技术主要包括三维凸集投影法及三维高频修正 A+

法等。如王教授所提 wang[16] [17] 的三维凸集投影法成功实现了三维图像超分辨与运动补偿，但仍需借助特定手段确定阈值，且无法自适应地进行图像重建。张教授等[18] [19] [20] 则实现了岩心 CT 图像的三维重构，然而此方法易导致细节信息的丢失。为解决这一问题，wang [21] 等人将 SEM 与 CT 的优点相结合，提出了一种基于 SEM 的训练样本监督分类方法。此外，王凤教授[22] 还提出了利用 CT 与分形理论研究黄土孔隙的新方法。

伴随着 AVIZO 三维可视化软件的出现 Katuwal et al.[23] 使用医用 CT 对 17 个原状土壤样本进行扫描，定量的提取了孔隙。Li et al. [24] 利用 CT 对马兰黄土的孔隙进行分析，并提取了特征。李鑫[? ]等利用 CT 和 AVIZO 对土壤孔裂隙进行研究并提供了一种孔裂隙分类的方法。Li et al. 使用工业的 CT 数据和 AVIZO 对马兰黄土的大孔隙结构进行研究。

在 AVIZO 三维可视软件的协助下，Katuwal 等人[23] 运用医用 CT 设备对十七份原始土壤样本进行精准扫描，成功定量获取了其中的孔隙信息。Li 团队则[24] 借助 CT 技术对马兰黄土的孔隙特性进行深入剖析，并成功提取出相关特征。此外，李鑫等人[? ]通过结合 CT 与 AVIZO 技术，对土壤孔裂隙现象展开研究，提出了一套独特的孔裂隙分类方法。Li 团队进一步引用文献，利用工业 CT 数据及 AVIZO技术，对马兰黄土的大型孔隙结构进行了细致研究。

第 2 章  系统相关技术介绍

2.1    Django

Django [25] 是利用 Python 开发的基于 MVC 设计模式的开源 Web 开发框架[26] 。 Django REST Framework（DRF），作为一款依托于 Django 的后端开发工具包，在网络 API 领域拥有广泛应用。该产品以Django 这一极具影响力的Python web 开发框架为基石，向开发人员提供全方位的模块与工具集，迅速而便捷地实现 RESTful Web 服务的构建。以下将对 Django REST Framework 进行详细阐述。

Django REST framework 的核心优势在于其高度的可扩展性和模块化设计。它不仅提供了基本的 RESTful API 构建功能，还支持认证、权限、序列化、验证、分页、过滤、搜索等多种高级特性，使开发者能够快速构建出功能完善、性能优越的 API 应用。在 DRF 中，模型序列化作为关键概念，开发者可通过定制序列化器，以方便地将 Django 模型实例转变为 JSON 形式，甚至从 JSON 数据解析出对应的模型实例。这种机制极大地简化了数据的处理和传输，使开发者能够专注于业务逻辑的实现。除此之外， DRF 提供了灵活且可定制化的认证与授权机制，能够兼容多种基本认证方式（例如 Token 认证、Session 认证、Basic 认证等等）及自定义认证策略。只需运用简易的装饰器与权限类，开发人员即可方便快捷地设定并监管 API 的访问权限，从而有效保障数据的安全及完整性。

DRF 还内置了强大的视图和路由系统。开发者可以使用视图集（ViewSets）和路由器（Routers）快速构建出 API 的端点，而无需手动编写 URL 模式和视图函数。这种自动化的方式大大提高了开发效率，并有助于保持代码的清晰和组织良好。除此之外， DRF 还支持多种第三方插件和扩展，如Django Filter、Django Cors Headers、Django OAuth Toolkit 等，这些插件可以进一步增强 DRF 的功能和性能，满足更多复杂的业务需求。最后总结一下，Django REST framework 是一个功能丰富、灵活和可扩展的 Web API 开发工具包。它的设计理念和特性使其成为构建高质量、可维护和 DRF 是实现高效 API 应用的优选工具。无论项目规模大小， DRF均能提供卓越支持与解决策略，助力开发者妥善应对各类复杂 API 开发需求。

2.2    VUE+ts

Vue.js 和 TypeScript（TS）是两个在现代 Web 开发中越来越受欢迎的技术。作为一款 JavaScript 框架，Vue 采用MVVM 架构模式以构建高效的用户界面。值得一提的是，微软公司不仅主导了 TypeScript 的研发及开放，而且该项技术在前端

图 2.1    django 介绍图

领域引起了极大的关注与反响，其静态类型检测以及更强大的工具支撑，使得前端开发变得更为稳定、易于维护且具有良好的性能表现。具体而言，我们将详细介绍如何将 Vue 与TypeScript 相结合以提升 Web 应用的设计质量。

Vue.js 与 TypeScript 的结合，为前端开发带来了许多好处。首先， TypeScript的静态类型检查能够在编译时捕获潜在的代码错误，提高代码质量和稳定性。对于大型或复杂的项目，这种类型安全机制尤为重要，可以有效减少运行时错误，提高开发效率。在使用 Vue.js 时，TypeScript 可以作为一种强大的补充，提供了更加结构化和明确的代码组织方式。通过使用接口（Interfaces）、类（Classes）、泛型（Generics）等高级特性，开发者可以编写更加模块化、可重用和可测试的代码。这种面向对象的编程风格与 Vue 的组件化开发理念相结合，可以帮助开发者更好地管理和维护应用的状态和逻辑。同时，Vue.js 的官方库和生态系统已经对TypeScript 提供了良好的支持。例如， Vue 3 及以上版本已经原生支持 TypeScript，提供了类型化的 API 和组件声明方式，使得在 Vue 项目中使用TypeScript 变得更加简单和直观。此外， 许多常用的 Vue 库和插件，如 Vue Router 、Vuex 等，也已经对 TypeScript 进行了适配和优化，为开发者提供了更加完善和一致的开发体验。

在工具和生态系统方面，Vue.js 和 TypeScript 的组合也具有巨大的优势。许多流行的前端开发工具，如 Vue CLI、Vetur 等，都对 TypeScript 提供了广泛的支持和集成，使得开发者可以轻松地初始化、配置和管理 Vue 项目。此外， 与TypeScript兼容的编辑器和 IDE，如 Visual Studio Code，提供了丰富的语法高亮、代码提示、重构等功能，大大提高了开发效率和代码质量。Vue.js 与 TypeScript 的结合是现代 Web 开发的一个重要趋势。它不仅结合了 Vue 的简洁、灵活和响应式的特性，还借助了 TypeScript 的强类型、结构化和工具化的优势，为开发者提供了一个更加完善、健壮和高效的前端开发解决方案。无论是新项目的启动还是现有项目的迁移，这种组合都能为开发者带来明显的效率提升和代码质量提高，助力构建出更加稳定、可维护和可扩展的现代 Web 应用。

图 2.2    vue 介绍图

2.3    Fastapi

FastAPI，作为现代化的高性能 Web 框架，专为 API 构筑而生。借助 Python 3.6+ 提供的标准化类型提示及异步特性，framwork 的构建旨在实现高效、稳固及易维护性的 API。与其他 Python Web 框架相较，FastAPI 在性能表现、代码清晰度以及自动文档生成等多方面均展现出明显的优势。接下来，本篇系列文章将针对 FastAPI 进行详尽解读：

FastAPI 的主要特点之一是其性能。由于其基于 Starlette 和Pydantic，FastAPI卓越于异步请求处理，展现出高效性能，尤其适合构建高并发、低延迟的 API 应用。特别在 I/O 密集型任务，诸如数据库查询与网络请求等场景下，其优势更显突出。除此之外，FastAPI 重视代码易读性及可维护性。借助 Python 的类型提示与 Pydantic 的数据校验功能，开发人员得以编写具备类型安全性、结构化且自解释特性的代码。这无疑令整个程序更为明晰易懂，同时也有助于编译阶段识别出潜在的类型错误，从而提升代码品质。

在开发体验方面，FastAPI 提供了一套现代化的工具和特性。其中最引人注目的是其自动生成 API 文档的能力。通过集成 Swagger UI 和 ReDoc，FastAPI 能够自动根据代码注释和类型提示生成交互式的 API 文档。这不仅简化了API 文档的编写和维护过程，还为开发者提供了一个方便的方式来测试和调试 API。FastAPI 还内置了强大的依赖注入系统和路由机制。开发者可以轻松地定义和管理依赖项，如数据库连接、配置设置等，以及组织和分组 API 路由。这种模块化和组件化的设计风格使得 FastAPI 更加灵活和可扩展，能够满足各种复杂的业务需求。在生态系统和扩展性方面，FastAPI 也表现出色。它与多种第三方库和工具， 如 SQLAlchemy、 Tortoise-ORM 、JWT 、CORS 中间件等，都有良好的集成和兼容性。这些扩展和插件能够进一步增强 FastAPI 的功能和性能，使其成为构建全功能、生产就绪的Web 应用和服务的强大工具。FastAPI 是一个功能丰富、性能出色且易于使用的

Web 框架。它的现代设计理念和特性， 如异步处理、类型安全、自动生成文档等，使其成为构建高质量、高效率和可维护的 API 应用的理想选择。无论是快速原型设计、中小型项目开发， 还是大型、高并发的生产应用， FastAPI 都能为开发者提供强大的支持和解决方案，助力他们轻松构建出优秀的 Web 服务和 API。

2.4    Mysql

MySQL ，一款广受欢迎的开源关系型数据库管理系统，被广泛运用于各类Web 应用、企业级应用以及大数据解决方案之中。因其稳定可靠、高效实用， 它为众多开发者在存储、管理及检索海量数据时提供了有力支持，其丰富多样的功能与工具备受赞誉。以下将对 MySQL 进行全面深入之介绍：

MySQL 以其卓越的可靠性与稳定性，被誉为数据库中的翘楚。历经岁月洗礼，不断发展和完善，如今已稳居成熟且经过全面检验的数据库系统之列。事务支持、数据完整性的可靠保障以及 ACID(ATOMICITY 、CONSISTENCY 、ISOLATION、 DURABILITY) 的严格遵循，使其成为处理关键业务数据及应对高并发请求的首选工具。在性能方面，MySQL 同样表现不俗。借助于高效的存储引擎（如 Inn- oDB）、精准的查询优化器以及先进的索引机制， MySQL 得以迅速执行复杂查询，轻松应对海量并发连接，同时对内存和磁盘 I/O 进行精细管理。这些优化策略使得MySQL 成为大规模数据处理、高并发访问的高效数据库解决方案。MySQL 为用户提供了丰富多样的数据管理和处理功能。开发人员可运用 SQL（Structured Query Language）实现灵活而强大的数据查询、更新、删除及插入操作。此外， MySQL还支持存储过程、触发器、视图等高级数据库特性，使得数据处理和逻辑处理更为模块化、可复用和易于维护。

在拓展性与定制化方面，MySQL 具备显著优势。它适应多种操作系统及平台，例如 Linux 、Windows 、MacOS 等，并支持众多程序设计语言及框架（如Python、 Java、PHP、Node.js 等）的整合。更为重要的是，MySQL 以其开放式源代码和活跃社区支撑，为用户提供了海量的资源与工具，助其打造最佳数据库解决方案。在安全性与管理性上，MySQL 配有精准的安全防护措施和高效的管理工具。开发人员可利用访问控制、数据加密、SSL 支持等技术，确保数据库数据的安全性与保密性。同时，MySQL 的管理工具、监控服务以及备份/恢复机制，使得数据库的运行维护与管理变得更为便捷、高效且稳定。作为一款关系型数据库管理系统， MySQL 凭借其卓越性能、丰富功能、广泛兼容性以及活跃社区支持， 成为了构建各类 Web 应用、企业级解决方案以及大数据项目的首选数据库。无论小型网站、中型或大型应用，抑或是复杂的数据分析与处理任务，MySQL 均能为开发者提供坚实后盾与优质数据库解决方案，助力其成功构建与运营高效、可靠的数据库应

用。

2.5    Avizo

AVIZO 是针对地质和材料科学的一款强大可视化软件，可以进行三维可视化处理，三维重构，图像处理，修复等功能，Bird 等[29] 、Fang 等[30] 。由 Thermo Fisher Scientific 开发，Avizo 支持多种数据格式的导入，包括 CT 扫描、MRI 图像、地质模拟和工程模拟数据等。用户可以利用 Avizo 的高级可视化工具进行体积渲染、表面渲染和切片视图等多种展示方式，同时也可以利用其丰富的数据分析和处理功能进行分割、配准、测量和统计分析等操作。通过 Avizo，用户能够从复杂的三维数据中提取有价值的信息，并进行进一步的模拟和模型构建，适用于多个领域包括生命科学、材料科学、地球科学和工程领域等。

图 2.3    avizo 介绍图

2.6    Pytorch

PyTorch 作为一款开源深度学习框架，专为建立深度学习模型打造。该框架由 Facebook 人工智能研发团队负责开发及维护，内含大量实用工具和库，支持动态计算图、自动微分、张量运算以及大规模分布式训练等多种功能。本文将详细介绍 PyTorch 的各项特点。

首先，PyTorch 的独特之处在于其动态计算图机制。相较于 TensorFlow 等其他深度学习框架采用静态计算图，PyTorch 允许开发者在运行期间动态创建、调整和执行计算图。此种灵活性极大地方便了研究和原型开发阶段的调试和实验工作。

其次，PyTorch 的自动微分功能也是其显著优势。借助内置的自动微分引擎， PyTorch 可自动计算张量操作的梯度，从而大幅简化深度学习模型的训练和优化流程。这使得开发者得以专注于模型设计和实验，无需手动计算和管理繁琐的梯