用于火焰场重建的神经折射率原语：基于背景的Schlieren技术

《Combustion and Flame》：Neural refractive index primitives for flame field reconstruction using background-oriented schlieren

　　

Xinyi Lu|Wei Hu|Zizhou Liao|Zheng Wang|Yue Zhang|Jingxuan Li

摘要

本文提出了一种改进的神经隐式折射率重建框架，用于基于背景的斯利尔恩（Schlieren）层析成像技术，该框架能够利用紧凑的神经表示方法实现折射率场的准确高效三维重建。该方法以折射率场作为唯一的神经输入，结合了编码策略、场梯度损失、三维掩模约束以及二维掩模射线采样方案，从而实现快速收敛和空间连贯的重建结果。通过协同运用这些组件，所提出的框架在保持简单模型结构的同时，提升了优化稳定性和重建精度。通过对不同湍流强度下的合成火焰数据集和实验数据集进行综合评估，证明了该框架在受限假设条件下仍能表现出稳健的性能，并能够准确重建折射率分布及与温度相关的结构。