针对断层重建的扰动高斯集合主动视角选择
计算机视觉与模式识别
2026-03-10 v1
摘要
稀疏视角计算机断层扫描(CT) 对减少患者剂量至关重要。最近的进展在放射 3D 高斯光栅(3DGS) 方面实现了快速且准确的稀疏视角 CT 重建。尽管有了这些算法进展，但实际重建保真度仍受限于捕获数据的质量，这引发了 X射线主动视角选择的关键且鲜有人探讨的问题。现有的主动视角选择方法主要为自然光照场景设计，无法捕捉 X射线成像中固有的几何歧义和物理衰减特性。本文提出了扰动高斯集合(Perturbed Gaussian Ensemble)，一种针对 X射线高斯光栅的主动视角选择框架，将不确定性建模与顺序决策集成。具体而言，我们识别出可能不确定的低密度高斯原始数据，并应用随机密度缩放构建一组合理的高斯密度场。对于每个候选投影，我们测量集合预测的结构方差，并选择方差最高的那个作为下一个最佳视角。广泛的实验结果表明，在统一的视角选择协议下，我们的密度引导扰动策略有效消除了几何伪影，并在渐进式断层重建中持续优于现有基线。
引用
@article{arxiv.2603.06852,
title = {Active View Selection with Perturbed Gaussian Ensemble for Tomographic Reconstruction},
author = {Yulun Wu and Ruyi Zha and Wei Cao and Yingying Li and Yuanhao Cai and Yaoyao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.06852},
year = {2026}
}