The temporal evolution of shock wave velocity encodes critical physical information in inertial confinement fusion (ICF) experiments. Integrating a line-imaging velocity interferometer system for any reflector (VISAR) with compressed ultrafast photography (CUP), the resulting CUP-VISAR technique enables promising high spatiotemporal resolution two-dimensional (2D) measurement of continuous shock waves. However, reconstructing time-varying 2D fringe patterns from single-shot, highly underdetermined compressed sampling remains a formidable challenge. To improve reconstruction accuracy of continuous 2D shock wave velocity fields, this work proposes two technical enhancement strategies. First, a deep unfolding network reconstruction scheme for conventional CUP: adopting a hybrid data-and-model-driven approach, it deploys a trainable deep network as a denoiser to capture inherent spatiotemporal correlations in fringe patterns, markedly improving both fringe reconstruction efficiency and velocity field accuracy. Second, a novel integral-camera-based CUP architecture: unlike the conventional coded-aperture/streak-camera configuration, it acquires signals directly via an integral camera, with fringe reconstruction implemented by mixed integer programming guided by discrete phase-space constraints and interference fringe priors, simplifying system structure and enhancing noise robustness. Both schemes effectively improve compressed fringe reconstruction quality and reduce velocity field reconstruction errors, providing more accurate and reliable data support for ICF diagnostic analysis.
衝撃波速度の時間発展は、慣性核融合(ICF)実験において重要な物理情報を符号化している。ラインイメージング速度干渉計システム(VISAR)を圧縮超高速写真法(CUP)と統合することにより、得られるCUP-VISAR技術は、連続衝撃波の高い時空間分解能を持つ2次元(2D)計測を有望に実現する。しかしながら、単一ショットの高度に劣決定な圧縮サンプリングから時間変化する2次元縞パターンを再構成することは、依然として困難な課題である。連続的な2次元衝撃波速度場の再構成精度を向上させるため、本研究では2つの技術的強化戦略を提案する。第一に、従来のCUPに対する深層展開ネットワーク再構成方式:ハイブリッドなデータ駆動・モデル駆動アプローチを採用し、訓練可能な深層ネットワークをデノイザとして配置して縞パターンに内在する時空間相関を捕捉し、縞再構成効率と速度場精度の両方を顕著に向上させる。第二に、新しいインテグラルカメラベースのCUPアーキテクチャ:従来の符号化開口/ストリークカメラ構成とは異なり、インテグラルカメラを介して直接信号を取得し、縞再構成は離散位相空間制約と干渉縞事前情報によって導かれる混合整数計画法によって実装され、システム構造を簡素化し、ノイズロバスト性を高める。両方式は圧縮縞再構成品質を効果的に改善し、速度場再構成誤差を低減し、ICF診断解析に対してより正確で信頼性の高いデータサポートを提供する。