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English(EN) RCL-Mamba: A Dual-domain State Space Model for Measurement-oriented Image Restoration in Rotational Sparse-View Scanning Computed Laminography

新型RCL-Mamba模型增强了快速3D扫描的图像恢复能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了RCL-Mamba，这是一种新颖的双域状态空间模型，旨在改进旋转扫描计算层析成像（RCL）的图像恢复。该方法解决了快速无损检测中常见的投影数据中的旋转模糊和图像重建中的稀疏伪影问题。通过采用级联联合处理策略和Mamba-CNN双分支模块，RCL-Mamba能有效校正模糊并抑制伪影，同时保留精细细节。评估表明，其性能显著优于现有方法，并且可以在不降低质量的情况下将扫描视图减少多达8倍，从而提高了印刷电路板等组件的检测效率。 AI

影响 这项研究为工业检测中的3D成像提供了一种更高效、更准确的方法，有望加快质量控制流程。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Xuyang Duan, Genyuan Zhang, Zhenjiang Dong, Chuandong Tan, Zihao Wang, Junyao Wang, Fenglin Liu ·

    RCL-Mamba：用于旋转稀疏视图扫描计算层析成像中面向测量的图像恢复的双域状态空间模型

    arXiv:2606.31353v2 Announce Type: replace Abstract: Rotational Scanning Computed Laminography (RCL) is widely utilized for the Non-Destructive Testing (NDT) of large planar components. However, to facilitate rapid inspection, continuous sparse-view scanning is often employed, whe…

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