重建

论文精读｜Learned Primal-Dual：把原始–对偶算法展开成网络上一篇的 FBPConvNet 先做 FBP，再让 U-Net 去条纹。这条路简单好用，但有一个绕不开的上限：网络只看得到 FBP 图像，FBP 里已经丢掉的信息，后处理补不回来。

论文精读｜FBPConvNet：先 FBP 再 U-Net，深度学习 CT 重建的起点前面几篇我们实测过：同一个体模，30 个角度的 FBP 只有 22.14 dB，满屏条纹；换成 SART 加 TV 能到 36.35 dB，但要迭代 200 次，还要手调正则权重。

CT 重建从零开始（四）：低剂量 CT 的噪声模型与 PSNR / SSIM几乎每篇低剂量 CT 去噪论文都会给一张表：剂量多少、PSNR 多少、SSIM 多少。但这两个问题很少有人讲透：低剂量的噪声到底长什么样？PSNR 和 SSIM 到底是怎么算出来的？

CT 重建从零开始（一）：Radon 变换、正弦图与 FBP做 CT 重建，绕不开三个词：Radon 变换、正弦图、FBP。后面的迭代重建、稀疏视角、扩散模型，几乎每篇论文都拿 FBP 当基线。这篇用最少的公式把它们讲清楚，最后给一段可以直接运行的 Python 代码，亲手看一遍"投影 → 正弦图 → 重建"的全过程。

plucker射线Plücker 射线表示是计算机视觉里一个很重要的几何表示方法，尤其适合表示三维空间中的一条直线，在新视角合成、匹配、重建里经常会用到。

Point-SRA: Self-Representation Alignment for 3D Representation Learning 论文精读论文地址：AAAI 2026 2601 Self-Representation 自表征 Alignment 对齐 3D Representation Learning 三维表征学习

DAS3D: Dual-modality Anomaly Synthesis for 3D Anomaly Detection 论文精读论文地址：ECCVW 2024 2410 Dual-modality 双模态 Anomaly Synthesis 异常合成 for 3D Anomaly Detection 用于三维异常检测

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3D高斯破溅和4D高斯想象你往平静的湖水里扔一块石头，水波会以石头落点为中心向外扩散，形成一个逐渐衰减的圆形波纹。高斯函数的形状就和这个波纹类似：

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3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering——文章方法精解Structure-from-Motion（运动恢复结构，简称 SfM）是一种计算机视觉技术，可以：利用多张从不同角度拍摄的图像，恢复出场景的三维结构和相机的位置。

江上清风山间明月

Android和IOS Flutter应用开发使用 Provider.of 时，可以使用 listen: false 来避免不必要的重建使用 Provider.of 时，可以使用 listen: false 来避免不必要的重建当您使用 Provider.of 获取状态对象时，默认情况下，该对象每次发生变化时都会触发重建该对象所在的组件。这在大多数情况下是必要的，但有时会造成不必要的重建，例如:

我是有底线的