Научная работа в области электротехники и систем > Обработка изображений и видеообработки [представлено 12 сентября 2026 года] Название: SONAR: Структурно-конструктивный нейронный оператор для Null-Space-Aware Sparse View CT Reconstruction Vieve PDF HTML (экспериментальное) резюме: Spares-view рассчитанный томография (CT) сокращает дозу радиации и время приобретения, но попрежнему сильно неадекватно изза того, что неполный прогноз плохо ограничивает информацию о нулевом пространстве. Существующие основанные на обучении методы часто оценивают эту информацию в высокомерном пространстве изображений, увязывают физические ошибки измерения с ошибками прогнозирования и зависят от фиксированной дискретизации. Мы предлагаем СОНАР, Нейронный Оператор Структурно-конструктивной Реконструкции Null-Space-Vree. Вместо того, чтобы восстановить полный неуль-пространственный компонент, SONAR предсказывает низкомерное представление из приобретенных прогнозов в качестве псевдоизмерений. Он отделяет от измерений и псевдоизмеряющих остаточных значений, поднимает их в область изображений через физиков-операторов и применяет независимые нейронные операторы для ограничения структурных последствий, тем самым устраняя допустимые ошибки при одновременном подавлении неподдерживаемых структур. Для поддержки междискретной реконструкции анизотропный нейронный оператор U-образного типа моделирует периодические угловые и непериодические измерения детектора с использованием непрерывных опор, зависящих от…
СОНАР: Нейронный оператор конструкционной структуры для реконструкции спаржевого вида с помощью Null-Space-Aware
arXiv:2609.13688v1 Аннот: перекрестное резюме: Sparse-view рассчитанная томография (CT) сокращает дозу радиации и время приобретения, но остается крайне ненадежным изза того, что неполными прогнозами плохо ограничивается информация о нулевом пространстве. Существующие основанные на обучении методы часто оценивают эту информацию в высокомерном пространстве изображений, увязывают физические ошибки измерения с ошибками прогнозирования и зависят от фиксированной дискретизации. Мы предлагаем СОНАР, Нейронный Оператор Структурно-конструктивной Реконструкции Null-Space-Vree. Вместо того, чтобы восстановить полный неуль-пространственный компонент, SONAR предсказывает низкомерное представление из приобретенных прогнозов в качестве псевдоизмерений. Он отделяет от измерений и псевдоизмеряющих остаточных значений, поднимает их в область изображений через физиков-операторов и применяет независимые нейронные операторы для ограничения структурных последствий, тем самым устраняя допустимые ошибки при одновременном подавлении неподдерживаемых структур. Для поддержки перекрестных дискретных