1.一种数字岩心图像处理方法，其特征在于，包括：获取数字岩心训练图像；其中，所述数字岩心训练图像包括不同分辨率的数字岩心三维CT图像；

根据所述数字岩心训练图像分别训练生成对抗网络的生成器模型和判别器模型，得到三维数字岩心图像生成对抗网络模型；

根据所述三维数字岩心图像生成对抗网络模型的生成器模型对输入的待优化数字岩心图像进行重构处理，得到目标三维数字岩心图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取数字岩心训练图像，包括：获取至少一种已知岩石的二维CT图像；

对所述二维CT图像进行图像预处理和图像增强处理，得到二维CT处理图像；

根据所述二维CT处理图像构建三维CT图像；

根据所述三维CT图像构建所述数字岩心训练图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维CT图像构建所述数字岩心训练图像，包括：对所述三维CT图像进行分割，得到第一分辨率的三维CT分割图像；

对所述三维CT分割图像按照设定缩放数值进行缩放处理，得到第二分辨率的三维CT缩放图像；

根据所述三维CT分割图像和所述三维CT缩放图像构建所述数字岩心训练图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数字岩心训练图像分别训练生成对抗网络的生成器模型和判别器模型，包括：将所述数字岩心训练图像中第二分辨率的三维CT缩放图像输入至所述生成器模型中，并将所述生成器模型输出的图像作为第三分辨率图像；

将所述第三分辨率图像和所述数字岩心训练图像中第一分辨率的三维CT分割图像同时输入至所述判别器模型中，并根据所述判别器模型输出值确定所述第三分辨率图像与所述第一分辨率的三维CT分割图像是否相匹配，以对所述判别器模型进行训练；

在确定所述判别器模型训练成功后，固定所述判别器模型，并返回执行将所述数字岩心训练图像中第二分辨率的三维CT缩放图像输入至所述生成器模型中的操作以继续训练所述生成器模型，直至确定所述生成器模型训练成功。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成器模型为融合注意力机制残差U-net网络，所述融合注意力机制残差U-net网络包括设定数量的网络结构，且所述融合注意力机制残差U-net网络的编码器和解码器通过注意力门结构进行多尺度图像融合；

其中，所述注意力门结构基于如下公式实现：

其中， 表示传递函数，ψT、 和 表示1×1×1卷积操作，bg和bψ表示偏置系数，σ1表示ReLU函数， 表示所述注意力门结构的输入，gi表示高层次上下文信息提供的门信号，表示注意力系数，σ2表示sigmoid激活函数，Θatt表示参数集， 表示所述注意力门结构的输出。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述判别器模型训练成功，包括：计算所述第三分辨率图像在所述判别器模型上的判别器损失；

在确定所述判别器损失满足判别器稳定条件的情况下，确定所述判别器模型训练成功；

所述确定所述生成器模型训练成功，包括：

计算所述第三分辨率图像与所述第一分辨率的三维CT分割图像之间的像素损失和特征损失，以及所述第三分辨率图像在所述判别器模型上的对抗损失；

在确定所述像素损失、所述特征损失和所述对抗损失满足生成器稳定条件的情况下，确定所述生成器模型训练成功。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算第三分辨率图像在所述判别器模型上的判别器损失，包括：基于如下网络损失函数计算所述判别器损失：

其中，Dloss表示所述判别器损失，N表示自然数，p表示判别器函数；i表示训练次数，SRi表示第三分辨率图像，HRi表示所述第一分辨率的三维CT分割图像；

所述确定所述判别器损失满足判别器稳定条件，包括：当所述判别器损失到达第一设定目标值并稳定时，确定所述判别器损失满足判别器稳定条件；

所述计算所述第三分辨率图像与所述第一分辨率的三维CT分割图像之间的像素损失，包括：基于如下像素损失函数计算所述像素损失：

其中，L1表示像素损失；

所述计算所述第三分辨率图像与所述第一分辨率的三维CT分割图像之间的特征损失，包括：基于如下特征损失函数计算所述特征损失：

其中，VGGloss表示所述特征损失，表示深度学习网络函数；

所述计算所述第三分辨率图像在所述判别器模型上的对抗损失，包括：基于如下对抗损失函数计算所述对抗损失：

其中，Advloss表示所述对抗损失；

所述确定所述像素损失、所述特征损失和所述对抗损失满足生成器稳定条件，包括：基于如下公式根据所述像素损失、所述特征损失和所述对抗损失构建生成器总损失：Gloss＝L1+α·VGGloss+β·Advloss其中，Gloss表示所述生成器总损失，α和β表示权重系数；

当所述生成器总损失到达第二设定目标值并稳定时，确定所述像素损失、所述特征损失和所述对抗损失满足生成器稳定条件。

8.一种数字岩心图像处理装置，其特征在于，包括：训练图像获取模块，用于获取数字岩心训练图像；其中，所述数字岩心训练图像包括不同分辨率的数字岩心三维CT图像；

网络模型获取模块，用于根据所述数字岩心训练图像分别训练生成对抗网络的生成器模型和判别器模型，得到三维数字岩心图像生成对抗网络模型；

图像重构模块，用于根据所述三维数字岩心图像生成对抗网络模型的生成器模型对输入的待优化数字岩心图像进行重构处理，得到目标三维数字岩心图像。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的数字岩心图像处理方法。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的数字岩心图像处理方法。