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- ICCV 2025 | CWNet: Causal Wavelet Network for Low-Light Image Enhancement - Thu, 24 Jul 2025: 本文提出一种基于因果推理与小波变换的低光照图像增强方法。CWNet通过因果干预分析揭示潜在因果关系，采用全局度量学习分离因果/非因果因子，并引入实例级CLIP语义损失确保局部一致性。同时设计基于小波变换的主干网络优化频域信息恢复。实验表明，CWNet在多个数据集上优于现有方法，有效解决了光照不均与语义保持的挑战。该方法为低光增强提供了新的因果推理视角，显著提升了视觉质量与语义准确性。
- CVPR 2025 | Incomplete Multi-modal Brain Tumor Segmentation via Learnable Sorting State Space Model - Sat, 19 Jul 2025: 针对多模态脑肿瘤分割中MRI模态缺失问题，提出了一种基于可学习排序状态空间模型(LS3M)的新方法。该框架通过可微分的动态重排机制(SortP)保留3D MRI的空间结构和语义关联，结合串联状态空间模型(S3M)高效建模长程依赖关系，并采用全局输入策略增强上下文感知。实验表明，在BraTS2018和BraTS2020数据集上，LS3M在模态缺失情况下显著优于现有方法。
- ICML 2025 | FourierMamba: Fourier Learning Integration with State Space Models for Image Deraining - Sat, 19 Jul 2025: 提出FourierMamba模型，将State Space Models与Fourier学习相结合用于图像去雨。针对现有频域方法忽视频率间依赖关系的问题，模型采用多尺度U-Net架构，核心包含Fourier Spatial Interaction SSM和Fourier Channel Evolution SSM两个模块。前者在空间维度通过改进的zigzag扫描策略（bilateral和progressive两种变体）有序处理频谱信息；后者在通道维度建模频率相关性。
- TMI 2025 | Serp-Mamba: Advancing High-Resolution Retinal Vessel Segmentation with Selective SSM - Fri, 18 Jul 2025: 提出Serp-Mamba模型，用于高分辨率视网膜血管分割。针对UWF-SLO图像中血管形态特殊、类别失衡等挑战，提出两项创新：1) 蛇形交织自适应扫描机制（SIA），通过可变形路径动态贴合血管曲率，解决传统Mamba固定扫描导致的血管断裂问题；2) 模糊驱动双重校准模块（ADDR），利用双阈值划分和交叉注意力重校准模糊像素，缓解高分辨率下的类别失衡问题。
- ArXiv 2507 | RegCL: Continual Adaptation of Segment Anything Model via Model Merging - Thu, 17 Jul 2025: 本文提出RegCL方法，通过模型合并实现Segment Anything Model (SAM)在动态多域环境中的持续适配。针对SAM在医学、伪装等特殊领域表现不佳且传统微调导致灾难性遗忘的问题，RegCL创新性地将RegMean模型合并算法引入持续学习场景，仅需保存历史任务的权重内积矩阵，即可在不增加推理参数量的前提下合并新旧知识。实验表明，在五个跨域分割任务上，RegCL的平均准确率达0.751 mIoU，显著优于传统方法，且支持与回放方法结合进一步提升性能。
- TGRS 2025 | HTD-Mamba: Efficient Hyperspectral Target Detection with Pyramid State Space Model - Thu, 17 Jul 2025: 本文提出HTD-Mamba，一种基于金字塔状态空间模型的高光谱目标检测方法，解决了先验知识有限和光谱变化两大挑战。该方法通过空间编码光谱增强（SESA）生成对比样本对，结合多分辨率特征提取（MSFE）和对比学习机制，有效区分目标与背景。引入Mamba模型捕获长程光谱依赖，以线性复杂度实现高效检测。实验表明，HTD-Mamba在四个数据集上显著优于现有方法（如San Diego I数据集AUC达0.9998），在计算效率和检测精度上均具优势。
- CVPR 2025 Oral | DiffFNO: Diffusion Fourier Neural Operator - Thu, 17 Jul 2025: 该研究提出DiffFNO框架，通过融合扩散模型与改进的傅里叶神经算子（FNO）解决图像超分辨率问题。实验表明，DiffFNO在多个基准测试中PSNR指标提升2-4dB，且对训练未见尺度具有强泛化能力。
- 小波变换 | Haar 小波变换 - Mon, 14 Jul 2025: 本文介绍了Haar小波变换的基本原理及其离散实现方法。
- 小波变换 | 离散小波变换 - Mon, 14 Jul 2025: 介绍了离散小波变换（DWT）的核心原理与实现方法。重点阐述了从连续小波变换到DWT的离散化过程，包括尺度参数和平移参数的二进网格采样（a_j=2^j, b_jk=k·2^j），以及时间参数的离散化处理。通过多分辨率分析（MRA）理论，系统性地构建了正交或双正交的小波基函数，引入尺度函数和小波函数两套基函数体系。
- 小波变换 | 连续小波变换 - Mon, 14 Jul 2025: 小波变换是一种时频分析工具，通过母小波函数生成子小波函数来同时分析信号的时间和频率特征。连续小波变换通过不同尺度和平移参数计算小波系数，反映信号的局部时频特性。小波变换可通过卷积实现，并存在逆变换条件。
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