LamiGauss：用于稀疏视角X射线层板造影重建的辐射高斯法
计算机视觉与模式识别
2025-09-18 v1 机器学习
摘要
X射线计算层板造影(CL)是非破坏性检测中板状结构的 essential 方法，适用于微芯片和复合材料电池材料等应用场景，其中传统的CT方法由于几何限制而难以胜任。在稀疏视角获取条件下，从层板投影重建高质量体积仍然具有挑战性。本文提出一种重建算法，称为LamiGauss，将高斯溅射radiance rasterization与包含层板倾斜角的专用探测器到世界转换模型相结合。LamiGauss利用一种初始化策略，显式地过滤掉 preliminary 重建中常见的层板伪影，防止将不真实的结构分配给冗余的高斯，从而将模型容量集中在表示真实物体上。我们的方法能够直接从稀疏投影进行优化，实现在有限数据下的准确且高效的重建。大量实验在合成数据和真实数据上表明，所提方法在已有技术之上具有有效性和优越性。LamiGauss仅使用3%的完整视角即可实现优于在完整数据集上优化的迭代方法的优异性能。
引用
@article{arxiv.2509.13863,
title = {LamiGauss: Pitching Radiative Gaussian for Sparse-View X-ray Laminography Reconstruction},
author = {Chu Chen and Ander Biguri and Jean-Michel Morel and Raymond H. Chan and Carola-Bibiane Schönlieb and Jizhou Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.13863},
year = {2025}
}