水泥是最重要的基础建筑材料之一,在建筑、交通、军事等土木工程领域具有不可替代的地位和作用。我国水泥工业的水平和规模稳居世界首位,产量高达世界总产量的60%,然而我国水泥产业中高性能水泥产品占比低,低性能水泥产能过剩问题严重。水泥微观结构直接影响水泥的抗压强度等物理性能,因此基于水泥微结构研究水泥内部空间结构,进而提高水泥性能具有重要意义。为获取水泥微观结构,通常需要借助一些扫描设备。扫描电子显微镜可以获取高质量二维图像,却难以获得三维图像。尽管微米级显微断层扫描以及同步辐射显微断层扫描等技术可以获取水泥微结构的三维图像,但这些技术往往存在着成像质量低或扫描成本高等问题。因此,一种低成本、高质量的水泥微结构三维成像技术是迫切需要的。近些年,深度学习和计算机视觉领域取得了巨大突破,为合成高质量水泥微结构三维图像提供了支持。水泥微结构图像是一种具有各向同性特点的纹理,因此本文采用生成对抗网络与实体纹理合成的思想,提出了一种水泥微结构实体纹理合成方法。该方法可降低获取高质量水泥微结构三维图像的难度,实现了水泥微结构图像的快速合成。本文主要从以下几个方面进行了研究分析:（1）基于生成对抗网络的实体纹理合成尽管利用实体纹理合成技术可以生成水泥微结构实体图像,但现有的实体纹理合成方法难以合成高质量实体纹理。因此,本文提出了一种基于生成对抗网络的实体纹理合成方法STS-GAN。利用生成对抗网络可以捕获任意数据分布的能力,该方法可以学习二维样图的纹理分布并生成高质量的三维纹理。实验证明,与当前实体纹理合成领域中最先进的几种方法相比,STS-GAN的合成效果更佳。（2）水泥微结构三维图像合成为获得高质量水泥微观结构,本文提出了一种水泥三维图像合成方法。该方法首先通过扫描电子显微镜扫描获取高质量二维背散射图像,随后利用基于生成对抗网络的实体纹理合成方法生成逼真的高质量三维微结构图像。定量实验证明,合成图像与真实图像在孔隙率、粒径分布和灰度共生矩阵等指标上是接近的。并且定性实验表明,该方法合成的水泥三维图像具有与给定的二维图像相似的视觉特征。此外,基于所提出的水泥微结构图像合成方法,本文设计了一个水泥微结构图像合成系统,该系统集成了不同的水泥图像合成模型,可生成不同水泥类型的三维图像,并可在系统中查看水泥微结构图像的合成效果。