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🎞️ ECCV2026 · 4 篇论文解读

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High-speed Imaging through Turbulence with Event-based Light Fields

针对高速动态场景穿透大气湍流成像中运动模糊与几何抖动交织的顽疾，本文构建了首个纯事件光场成像系统，利用万花筒光学获取 9 个子孔径视角，基于“跨视角强相关的场景运动 vs 跨视角弱相关的湍流扰动”统计解耦原理，结合循环神经重建网络，在强湍流下实现了高达 12,000 fps 的清晰无畸变视频重建。

Resolution-Agnostic Neural Operators for Multi-Rate Sparse-View CT

本文提出了首个面向稀疏视角 CT 重建的神经算子框架 CTO，利用函数空间中的离散-连续（DISCO）卷积以及正弦图频空双分支滤波，实现了单模型跨多采样率与网格分辨率的零样本高保真重建。

ELHINN: Unifying Dense Crowd Simulation Across Scales via Eulerian–Lagrangian Hydrodynamics

针对密集人群模拟中宏观集体流动与微观个体真实感割裂的根本矛盾，提出跨尺度欧拉-拉格朗日流体力学网络 ELHINN，以可学习控制方程结合 KAN 残差修正演化宏观速度场，并将其作为物理先验引导微观个体轨迹求解与碰撞规避。

Event-based Sparse-view Background-Oriented Schlieren Tomography

针对高速气流三维层析成像中传统帧相机受限高帧率带宽与强光照补偿的瓶颈，本文提出首个基于事件相机的稀疏视角背景纹影（EventBOS）层析方法，利用可微折射光线追踪将神经隐式流体场与异步对数亮度变化事件流对齐，并融入热对流 Navier-Stokes 物理正则化与边界约束，在单视角与正交双视角下均超越了 1000 fps 传统帧相机重建质量。