光场成像中基于实验校准权重矩阵耦合GFP-SART算法的三维粒子场重建技术

本文提出了一种创新的ECWM-GFP-SART算法，通过将三维高斯拟合定位（GFP）与同步代数重建技术（SART）结合，有效解决了光场粒子图像测速（LF-PIV）中粒子轴向拉长问题，并利用实验校准权重矩阵（ECWM）修正理论模型与实际成像偏差。实验表明，该方法将重建质量系数从0.10提升至0.92以上，速度提升4倍，为航空发动机等狭小空间流场测量提供了高精度解决方案。

　　

Highlight

本研究提出的ECWM-GFP-SART方法，通过融合三维高斯拟合定位（GFP）与同步代数重建技术（SART），在光场成像中实现了革命性的粒子场重建突破。

Light field imaging

图1展示了示踪粒子的光场成像过程：粒子发出的光线依次通过主透镜和微透镜阵列（MLA），最终被图像传感器捕获。这一过程不仅记录光线强度，还保留了角度信息，为三维重建奠定基础。

Simulation setup

数值模拟采用81×101×101体素网格，每个体素代表100μm立方空间。通过局部均匀分布的粒子模拟真实实验条件，验证了GFP-SART算法在消除轴向拉长伪影方面的卓越性能。

Experiment calibration setup

校准系统采用间距1000μm的针孔阵列作为点光源，通过分析光场图像灰度值与实际发光强度的比例，构建了与实验条件完全匹配的ECWM权重矩阵。

Point light source array reconstruction experiment

点光源阵列重建实验显示，ECWM-GFP-SART在定位精度上较传统SART提升8倍，强度重建误差降低至5%以内（图12）。四种评估指标均证实该方法能有效消除光学像差带来的系统性误差。

Conclusion and prospect

ECWM-GFP-SART通过两大创新：1）GFP技术将轴向定位误差控制在2体素内；2）ECWM使权重矩阵与真实光学响应一致。未来可拓展至瞬态流场测量和生物医学成像领域。

（注：翻译严格遵循生命科学领域术语规范，如"微透镜阵列"标注MLA，"体素"等专业术语保留英文缩写，并采用_{/^{规范表达上下标，如μm。）}}