CN106290412A - 一种基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供的基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置，对构建的相位对于投影数据的干扰模型建立空间域的离散化算子方程，并通过吉洪诺夫正则化方法及迭代法对所述离散化算子方程进行求解，得到了具有较高分辨率、结果稳定及收敛速度较快的成像结果，实现提高样品孔隙成像的分辨率、降低相位信息干扰以及减小相对误差的目的，能够对样品的纳米级孔喉、毫米‑微米级孔隙进行较为精细的刻画。

Description

一种基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置

技术领域

本发明涉及地球物理探测技术领域，具体而言，涉及一种基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置。

背景技术

近年来，微纳CT技术更广泛的应用于包括地质、地球化学、地球物理等领域，以页岩为例，由于其特殊的页岩油气存储方式，对于其内部纳米级孔喉分布的状况的研究极为重要。传统的方法很难无损的实现页岩微纳孔隙研究，即使是用X射线扫描也存在分辨率不够、信噪比低及弱吸收物体难成像等问题，而且当物体与检测器有一定距离时，会存在严重的相位干扰问题。目前利用相位信息对X射线投影数据进行处理的方法多采用频率域的滤波方法，该种方法通过滤波函数消除相位影响，其结果存在成像分辨率有限、易受局部值干扰以及结果不稳定等问题，很难精确地实现页岩的微纳孔隙研究。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置。

一方面，本发明较佳实施例提供一种基于空间域相位校正的孔隙成像方法，该方法包括：对样品进行X射线扫描，得到该样品的投影数据；利用所述X射线的光强传输方程构造相位对于所述投影数据的干扰模型；对所述干扰模型进行空间域的离散化处理，得到该干扰模型的空间域离散化算子方程；对所述空间域离散化算子方程进行正则化，以建立需要最小化的目标函数，并预设该目标函数中正则化因子的初始值；建立基于先验噪声和所述正则化因子的偏差方程；将所述投影数据及正则化因子的初始值作为输入数据代入所述目标函数对应的欧拉方程，并利用牛顿法对该欧拉方程及所述偏差方程进行迭代求解，以实现对所述正则化因子的后验迭代选取，最后再根据后验迭代选取后得到的所述正则化因子的最终值得到相位校正后的投影数据；利用滤波反投影算法对所述相位校正后的投影数据进行处理，得到所述样品的图像。

另一方面，本发明较佳实施例提供一种基于空间域相位校正的孔隙成像装置，该装置包括：投影数据获取模块，用于对样品进行X射线扫描，得到该样品的投影数据；干扰模型构造模块，用于利用所述X射线的光强传输方程构造相位对于所述投影数据的干扰模型；空间域离散化处理模块，用于对所述干扰模型进行空间域的离散化处理，得到该干扰模型的空间域离散化算子方程；正则化处理模块，用于对所述空间域离散化算子方程进行正则化，以建立需要最小化的目标函数，并预设该目标函数中正则化因子的初始值；偏差方程构建模块，用于建立基于先验噪声和所述正则化因子的偏差方程；迭代求解模块，用于将所述投影数据及正则化因子的初始值作为输入数据代入所述目标函数对应的欧拉方程，并利用牛顿法对该欧拉方程及所述偏差方程进行迭代求解，以实现对所述正则化因子的后验迭代选取，最后再根据后验迭代选取后得到的所述正则化因子的最终值得到相位校正后的投影数据；图像显示模块，用于利用滤波反投影算法对所述相位校正后的投影数据进行处理，得到所述样品的图像。

本发明较佳实施例提供的基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置，通过对样品的X射线扫描投影数据进行空间域的相位校正，实现提高样品孔隙成像的分辨率、降低相位信息干扰以及减小相对误差的目的，同时该种投影数据处理方式具有较佳的抗噪声性能和较快的收敛速度，更易识别样品内部的微细结构，能够对样品的纳米级孔喉、毫米-微米级孔隙进行较为精细的刻画。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明较佳实施例提供的用于实现基于空间域相位校正的孔隙成像方法的数据处理设备与光强检测器的示意性连接框图；

图2为本发明较佳实施例提供的基于空间域相位校正的孔隙成像方法的流程图；

图3为本发明较佳实施例提供的基于空间域相位校正的孔隙成像装置的功能模块框图。

附图标记：

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

如图1所示，是本发明较佳实施例提供的数据处理设备100与光强检测器200的示意性连接框图。所述数据处理设备100可以是计算机或其他任意能够实现数据计算的设备，具体地，该数据处理设备100包括存储器110、处理器120以及基于空间域相位校正的孔隙成像装置130。所述存储器110、处理器120、光强检测器200相互之间通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述基于空间域相位校正的孔隙成像装置130包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器110中或固化在所述数据处理设备100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器120用于执行存储器110中存储的可执行模块，例如所述基于空间域相位校正的孔隙成像装置130包括的软件功能模块或计算机程序。

存储器110可以是，但不限于，随机存取存储器、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除只读存储器等。所述存储器110用于存储程序，所述处理器120在接收到执行指令后，执行所述程序，下述本发明实施例揭示的流过程定义的数据处理设备100所执行的方法可以应用于处理器120中，或者由处理器120实现。

处理器120可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，如中央处理器、微处理器等，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。

请参阅图2，是本发明较佳实施例提供的使用所述数据处理设备100及检测器实现的基于空间域相位校正的孔隙成像方法的流程图。所应说明的是，本发明所述的基于空间域相位校正的孔隙成像方法并不以图2及以下所述的具体顺序为限制。下面将对图2所示的具体流程进行详细描述。

步骤S101，对样品进行X射线扫描，得到该样品的投影数据。

较佳地，在实验室条件下对样品进行X射线扫描，得到包含相位信息的原始投影数据。所述样品是指岩石样品，如可以是页岩样品，但不限制于此。该原始投影数据受实验室条件下的噪声、X射线光源的亮暗场噪声、装置位置偏移以及一些无法预知的噪声的干扰，存在一定的误差。其中，X射线光源的亮暗场噪声和装置位置偏移这两种干扰因素可以通过对原始投影数据的去噪校正处理来降低其带来的误差。基于此，本实施例中，所得到的投影数据为对所述原始投影数据进行去噪校正处理后的数据。

步骤S103，利用所述X射线的光强传输方程构造相位对于所述投影数据的干扰模型。

考虑到样品内部的孔隙结构可能复杂多样，在具体操作中，首先根据X射线的光强及样品的先验信息选定相位移动吸收比。所述先验信息包括所述样品主要成分的线性吸收系数和吸收边信息，并对该相位移动吸收比做单一性假设，再根据X射线的光强和光强传播方程TIE构造相位对于投影数据的干扰模型，表示为：

其中，表示在实验室条件下对所述样品进行X射线扫描后得到的去噪校正后的投影数据，为X射线透过所述样品后光强检测器200记录的剩余光强，Iⁱⁿ为X射线的入射光强，error为实验室噪声，f＝e^-μT(r)表示相位校正投影数据，d为所述样品与所述检测器之间的距离，δ为所述样品的相位因子，为拉普拉斯算子，μ为所述样品的线性吸收系数，T(r)为所述样品的投影厚度，r表示所述样品在投影平面的几何坐标。

步骤S105，对所述干扰模型进行空间域的离散化处理，得到该干扰模型的空间域离散化算子方程。

所述干扰模型方程为连续方程，其中包括的拉普拉斯算子对f进行二阶微分。为便于通过计算机求解，对该拉普拉斯算子进行空间域离散化处理，具体地，在空间域采用周围五点进行加权表达，得出的空间域离散化表达形式：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{{\∂}^2{f}_{i,j}}{\∂x^2}\≈\frac{{\∂}^{2}f}{\∂x^2}=\frac{1}{{\left(\mathrm{\Δ}x\right)}^2}(a_1{f}_{i,j}+a_2{f}_{i+1,j}+a_3{f}_{i+2,j}+a_4{f}_{i-1,j}+a_5{f}_{i-2,j})\\ \frac{{\∂}^2{f}_{i,j}}{\∂y^2}\≈\frac{{\∂}^{2}f}{\∂y^2}=\frac{1}{{\left(\mathrm{\Δ}y\right)}^2}(a_1{f}_{i,j}+a_2{f}_{i,j+1}+a_3{f}_{i,j+2}+a_4{f}_{i,j-1}+a_5{f}_{i,j-2})\end{array}\right.$

其中，i,j表示不同方向的网格点。

将所述干扰模型中的设置为所述的空间域离散化表达形式，得到所述干扰模型的空间域离散化算子方程u_e＝Αf+error，其中Α为空间域离散化算子。基于该干扰模型的空间域离散化处理，在成像过程中，每个像素点对应的实际尺度可以达到50nm，进而实现纳米尺度的样品内部孔隙成像。

步骤S107，对所述空间域离散化算子方程进行正则化，以建立需要最小化的目标函数，并预设该目标函数中正则化因子的初始值。

由于所述空间域离散化算子方程具有不适定性，所以采用正则化方法进行优化求解。具体地，本实施例中，对所述空间域离散化算子方程采用吉洪诺夫正则化方法建立需要最小化的目标函数：

其中，为目标函数，数学符号:＝表示定义，u表示含有相位信息的投影数据，α为正则化因子且α>0，根据样品的离散化程度及主要物质的先验信息设定该正则化因子的初始值为α₀。

所述目标函数对应的欧拉方程为：

$\left\{\begin{array}{c}(A^{*}A+\mathrm{\α}I)(f_{\mathrm{\α}}-f^0)=A^{*}(u_e-{\mathrm{Af}}^0)\\ (A^{*}A+\mathrm{\α}I)f_{\mathrm{\α}}^{\′}=-f_{\mathrm{\α}}\end{array}\right.$

其中Α^*表示Α的伴随矩阵，f_α表示根据当前正则化因子α计算出的相位校正投影数据f，f′_α为f_α的一阶导数，f⁰为预设常量，I为单位矩阵。

步骤S109，建立基于先验噪声和所述正则化因子的偏差方程。

采用Morozov偏差原则，建立基于先验噪声和正则化因子α的偏差方程，表示为：

其中，e代表所述先验噪声且为预设常量，||error||≤e≤||u_e||。

步骤S111，将所述投影数据及正则化因子的初始值作为输入数据代入所述目标函数对应的欧拉方程进行求解，并利用牛顿法对所述偏差方程进行迭代求解，以实现对所述正则化因子的后验迭代选取，最后再根据后验迭代选取后得到的所述正则化因子的最终值得到相位校正后的投影数据。

对所述正则化因子α进行后验迭代选取的具体求解过程包括：

(1)输入正则化因子的初始值为α₀，先验噪声e，正则化因子收敛条件ε，迭代中断次数k_max，X射线角度angel_max，令k:＝0，angel:＝1。

(2)将α₀代入所述目标函数对应的欧拉方程，得到：

$\left\{\begin{array}{c}(A^{*}A+{\mathrm{\α}}_{0}I)(f_{{\mathrm{\α}}_0}-f^0)=A^{*}(u_e-{\mathrm{Af}}^0)\\ (A^{*}A+{\mathrm{\α}}_{0}I)f_{{\mathrm{\α}}_0}^{\′}=-f_{{\mathrm{\α}}_0}\end{array}\right.$

再令f⁰等于0，并通过高斯消元法求解该欧拉方程得到需要说明的是，于不同实施方式中，f⁰可以设置为不同的常量，并不限制于设置为0。

(3)根据迭代式及计算求出α₁。迭代式中的参量k表示迭代次数，α_k表示第k次迭代时的正则化因子，α_k+1表示第k+1次迭代时的正则化因子，(·,·)表示内积。

(4)将该α₁代入步骤(2)的欧拉方程中，求解出并根据所述迭代式及该计算得到α₂。如此不断重复步骤(2)及(3)，直至||α_k+1-α_k||<ε或者k_max＝k时，跳至步骤(5)。

(5)输出如果angel_max＝angel，停止，否则，angel＝angel+1，跳回步骤(2)。

步骤S113，利用滤波反投影算法对所述相位校正后的投影数据进行处理，得到所述样品的图像。

请参阅图3，是本发明较佳实施例提供的基于空间域相位校正的孔隙成像装置130的功能模块框图。所述基于空间域相位校正的孔隙成像装置130包括投影数据获取模块131、干扰模型构造模块132、空间域离散化处理模块133、正则化处理模块134、偏差方程构建模块135、迭代求解模块136、图像显示模块137。下面将对图3所示的各个功能模块进行详细阐述。

所述投影数据获取模块131，用于对样品进行X射线扫描，得到该样品的投影数据。具体地，该投影数据获取模块131可用于执行图2所示的步骤S101，具体的操作方法可参照上述对步骤S101的详细描述。

所述干扰模型构造模块132，用于利用所述X射线的光强传输方程构造相位对于所述投影数据的干扰模型。具体地，该干扰模型构造模块132可用于执行图2所示的步骤S103，具体的操作方法可参照上述对步骤S103的详细描述。

所述空间域离散化处理模块133，用于对所述干扰模型进行空间域的离散化处理，得到该干扰模型的空间域离散化算子方程。具体地，该空间域离散化处理模块133可用于执行图2所示的步骤S105，具体的操作方法可参照上述对步骤S105的详细描述。

所述正则化处理模块134，用于对所述空间域离散化算子方程进行正则化，以建立需要最小化的目标函数，并预设该目标函数中正则化因子的初始值。具体地，该正则化处理模块134可用于执行图2所示的步骤S107，具体的操作方法可参照上述对步骤S107的详细描述。

所述偏差方程构建模块135，用于建立基于先验噪声和所述正则化因子的偏差方程。具体地，该偏差方程构建模块135可用于执行图2所示的步骤S109，具体的操作方法可参照上述对步骤S109的详细描述。

所述迭代求解模块136，用于将所述投影数据及正则化因子的初始值作为输入数据代入所述目标函数对应的欧拉方程进行求解，并利用牛顿法对所述偏差方程进行迭代求解，以实现对所述正则化因子的后验迭代选取，最后再根据后验迭代选取后得到的所述正则化因子的最终值得到相位校正后的投影数据。具体地，该迭代求解模块136可用于执行图2所示的步骤S111，具体的操作方法可参照上述对步骤S111的详细描述。

所述图像显示模块137，用于利用滤波反投影算法对所述相位校正后的投影数据进行处理，得到所述样品的图像。具体地，该图像显示模块137可用于执行图2所示的步骤S113，具体的操作方法可参照上述对步骤S113的详细描述。

本发明较佳实施例提供的基于空间域相位校正的孔隙成像方法及装置，对干扰方程建立基于空间域的求解模型，并通过吉洪诺夫正则化方法及迭代法进行求解，得到了具有较高分辨率、结果稳定及收敛速度较快的成像结果，实现提高样品孔隙成像的分辨率、降低相位信息干扰以及减小相对误差的目的，能够对样品的纳米级孔喉、毫米-微米级孔隙进行较为精细的刻画。

附图中的流程图和结构框图显示了根据本发明的多个实施例的方法、装置和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于空间域相位校正的孔隙成像方法，其特征在于，该方法包括：

对样品进行X射线扫描，得到该样品的投影数据；

利用所述X射线的光强传输方程构造相位对于所述投影数据的干扰模型；

对所述干扰模型进行空间域的离散化处理，得到该干扰模型的空间域离散化算子方程；

对所述空间域离散化算子方程进行正则化，以建立需要最小化的目标函数，并预设该目标函数中正则化因子的初始值；

建立基于先验噪声和所述正则化因子的偏差方程；

将所述投影数据及正则化因子的初始值作为输入数据代入所述目标函数对应的欧拉方程进行求解，并利用牛顿法对所述偏差方程进行迭代求解，以实现对所述正则化因子的后验迭代选取，最后再根据后验迭代选取后得到的所述正则化因子的最终值得到相位校正后的投影数据；

利用滤波反投影算法对所述相位校正后的投影数据进行处理，得到所述样品的图像。

2.根据权利要求1所述的基于空间域相位校正的孔隙成像方法，其特征在于，利用所述X射线的光强传输方程构造相位对于所述投影数据的干扰模型的步骤包括：

根据所述X射线的光强及所述样品的先验信息选定相位移动吸收比，并对所述相位移动吸收比作单一性假设，得到相位对于所述投影数据的干扰模型，表示为：

其中，为对所述样品进行X射线扫描后得到的投影数据，为X射线透过所述样品后检测器记录的剩余光强，Iⁱⁿ为X射线的入射光强，error为环境噪声，f＝e^-μT(r)表示相位校正投影数据，d为所述样品与所述检测器之间的距离，δ为所述样品的相位因子，为拉普拉斯算子，μ为所述样品的线性吸收系数，T(r)为所述样品的投影厚度，r表示所述样品在投影平面的几何坐标。

3.根据权利要求2所述的基于空间域相位校正的孔隙成像方法，其特征在于，对所述干扰模型进行空间域的离散化处理，得到该干扰模型的空间域离散化算子方程的步骤包括：

对中的在空间域采用周围五点进行加权表达，得出的空间域离散化表达形式：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{{\&part;}^2{f}_{i,j}}{\&part;x^2}\&ap;\frac{{\&part;}^{2}f}{\&part;x^2}=\frac{1}{{\left(\mathrm{\&Delta;}x\right)}^2}(a_1{f}_{i,j}+a_2{f}_{i+1,j}+a_3{f}_{i+2,j}+a_4{f}_{i-1,j}+a_5{f}_{i-2,j})\\ \frac{{\&part;}^2{f}_{i,j}}{\&part;y^2}\&ap;\frac{{\&part;}^{2}f}{\&part;y^2}=\frac{1}{{\left(\mathrm{\&Delta;}y\right)}^2}(a_1{f}_{i,j}+a_2{f}_{i,j+1}+a_3{f}_{i,j+2}+a_4{f}_{i,j-1}+a_5{f}_{i,j-2})\end{array}\right.$

其中，i,j表示不同方向的网格点；

将所述干扰模型中的设置为所述的空间域离散化表达形式，得到所述干扰模型的空间域离散化算子方程u_e＝Af+error，其中A为空间域离散化算子。

4.根据权利要求3所述的基于空间域相位校正的孔隙成像方法，其特征在于，对所述空间域离散化算子方程进行正则化的步骤包括：

对所述空间域离散化算子方程采用吉洪诺夫正则化方法建立需要最小化的目标函数：

其中，为目标函数，u表示含有相位信息的投影数据，α为正则化因子且α>0；

所述目标函数对应的欧拉方程为：

$\left\{\begin{array}{c}(A^{*}A+\mathrm{\&alpha;}I)(f_{\mathrm{\&alpha;}}-f^0)=A^{*}(u_e-{\mathrm{Af}}^0)\\ (A^{*}A+\mathrm{\&alpha;}I)f_{\mathrm{\&alpha;}}^{\&prime;}=-f_{\mathrm{\&alpha;}}\end{array}\right.$

其中A^*表示A的伴随矩阵，f_α表示根据当前正则化因子α计算出的相位校正投影数据f，f′_α为f_α的一阶导数，f⁰为预设常量，I为单位矩阵。

5.根据权利要求4所述的基于空间域相位校正的孔隙成像方法，其特征在于，所述基于先验噪声和正则化因子的偏差方程为：

其中，e代表所述先验噪声且为预设常量，α代表所述正则化因子，且||error||≤e≤||u_e||。

6.根据权利要求5所述的基于空间域相位校正的孔隙成像方法，其特征在于，对所述正则化因子进行后验迭代选取时所采用的迭代式为：

其中参量k表示迭代次数，α_k表示第k次迭代时的正则化因子，α_k+1表示第k+1次迭代时的正则化因子，(·,·)表示内积。

7.一种基于空间域相位校正的孔隙成像装置，其特征在于，该装置包括：

投影数据获取模块，用于对样品进行X射线扫描，得到该样品的投影数据；

干扰模型构造模块，用于利用所述X射线的光强传输方程构造相位对于所述投影数据的干扰模型；

空间域离散化处理模块，用于对所述干扰模型进行空间域的离散化处理，得到该干扰模型的空间域离散化算子方程；

正则化处理模块，用于对所述空间域离散化算子方程进行正则化，以建立需要最小化的目标函数，并预设该目标函数中正则化因子的初始值；

偏差方程构建模块，用于建立基于先验噪声和所述正则化因子的偏差方程；

迭代求解模块，用于将所述投影数据及正则化因子的初始值作为输入数据代入所述目标函数对应的欧拉方程进行求解，并利用牛顿法对所述偏差方程进行迭代求解，以实现对所述正则化因子的后验迭代选取，最后再根据后验迭代选取后得到的所述正则化因子的最终值得到相位校正后的投影数据；

图像显示模块，用于利用滤波反投影算法对所述相位校正后的投影数据进行处理，得到所述样品的图像。

8.根据权利要求7所述的基于空间域相位校正的孔隙成像装置，其特征在于，所述干扰模型构造模块构造相位对于所述投影数据的干扰模型的方式包括：

根据所述X射线的光强及所述样品的先验信息选定相位移动吸收比，并对所述相位移动吸收比作单一性假设，得到以投影厚度为自变量的连续方程，表示为：

其中，为对所述样品进行X射线扫描后得到的投影数据，为X射线透过所述样品后检测器记录的剩余光强，Iⁱⁿ为X射线的入射光强，error为环境噪声，f＝e^-μT(r)表示相位校正投影数据，d为所述样品与所述检测器之间的距离，δ为所述样品的相位因子，为拉普拉斯算子，μ为所述样品的线性吸收系数，T(r)为所述样品的投影厚度，r表示所述样品在投影平面的几何坐标；

所述空间域离散化处理模块对所述干扰模型进行空间域的离散化处理的方式包括：

对中的在空间域采用周围五点进行加权表达，得出的空间域离散化表达形式：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{{\&part;}^2{f}_{i,j}}{\&part;x^2}\&ap;\frac{{\&part;}^{2}f}{\&part;x^2}=\frac{1}{{\left(\mathrm{\&Delta;}x\right)}^2}(a_1{f}_{i,j}+a_2{f}_{i+1,j}+a_3{f}_{i+2,j}+a_4{f}_{i-1,j}+a_5{f}_{i-2,j})\\ \frac{{\&part;}^2{f}_{i,j}}{\&part;y^2}\&ap;\frac{{\&part;}^{2}f}{\&part;y^2}=\frac{1}{{\left(\mathrm{\&Delta;}y\right)}^2}(a_1{f}_{i,j}+a_2{f}_{i,j+1}+a_3{f}_{i,j+2}+a_4{f}_{i,j-1}+a_5{f}_{i,j-2})\end{array}\right.$

其中，i,j表示不同方向的网格点；

将所述干扰模型中的设置为所述的空间域离散化表达形式，得到所述干扰模型的空间域离散化算子方程u_e＝Af+error，其中A为空间域离散化算子。

9.根据权利要求8所述的基于空间域相位校正的孔隙成像装置，其特征在于，所述正则化处理模块对对所述空间域离散化算子方程进行正则化，以建立需要最小化的目标函数的方式包括：

对所述空间域离散化算子方程采用吉洪诺夫正则化方法建立需要最小化的目标函数：

其中，为目标函数，u表示含有相位信息的投影数据，α为正则化因子且α>0；

所述目标函数对应的欧拉方程为：

$\left\{\begin{array}{c}(A^{*}A+\mathrm{\&alpha;}I)(f_{\mathrm{\&alpha;}}-f^0)=A^{*}(u_e-{\mathrm{Af}}^0)\\ (A^{*}A+\mathrm{\&alpha;}I)f_{\mathrm{\&alpha;}}^{\&prime;}=-f_{\mathrm{\&alpha;}}\end{array}\right.$

其中A^*表示A的伴随矩阵，f_α表示根据当前正则化因子α计算出的相位校正投影数据f，f′_α为f_α的一阶导数，f⁰为预设常量，I为单位矩阵。

10.根据权利要求9所述的基于空间域相位校正的孔隙成像装置，其特征在于，所述偏差方程构建模块建立的基于先验噪声和所述正则化因子的偏差方程为：

其中先验噪声e为预设常量，且||error||≤e≤||u_e||；

所述迭代求解模块对所述正则化因子α进行后验迭代选取时所采用的迭代式为：

其中参量k表示迭代次数，α_k表示第k次迭代时的正则化因子，(·,·)表示内积。