超光谱火焰断层扫描的3D表示

火焰断层扫描是从实验中提取大量数据通过3D热力学重建的有力方法。最近的采用神经网络火焰表示的努力表明，与经典断层扫描方法相比，重建质量得到了改进，但尚未对相同算法使用体素网格表示进行严格的定量比较。本文比较了经典体素网格表示（具有不同正则化器）与连续神经表示用于模拟池火的断层扫描。表示被构建为位置函数形式的温度和组成，然后使用射线追踪步骤求解辐射传递方程以确定入射于超光谱红外摄像机的光谱强度，再与仪器线状函数卷积。我们展示了采用总变限正则化器的体素网格方法在减少内存强度和运行时间方程，能够最高精度地重现 ground-truth 合成火焰。未来的工作将探索更多表示和实验配置。