TomoFluid: 疎視点ビデオから動的流体を再構成する

可視光トモグラフィは、流体イメージングのための有望でますます人気のある技術です。しかし、捕捉セットアップにおいて限られた数の視点を使用することは、流体の流れを再構成するのを非常に困難にします。本論文では、いくつかの正則化項を多スケール行列フリー最適化アルゴリズムに統合した最先端の4Dトモグラフィック再構成フレームワークを提案します。既存の正則化項に加えて、改善された結果のための2つの新しい正則化項を提案します。1つは投影画像の視点補間に基づく正則化項、もう1つは再投影の一貫性を促進するための正則化項です。シミュレーションデータと実データの両方に対して広範な実験を通じて、我々の手法を示します。