用于图像去模糊的高效视觉状态空间模型

基于摘要分析。该研究针对高分辨率图像去模糊中长程依赖建模与计算成本之间的矛盾，提出高效视觉状态空间模型 EVSSM，以视觉扫描模块获取非局部信息，并用频域前馈网络 EDFFN 表征局部信息。 核心机制：摘要指出，ViTs 的计算复杂度随图像分辨率呈二次增长，而现有部分视觉 SSM 方法采用多个固定方向扫描，也会增加计算成本。EVSSM 在各 SSM 模块之前应用不同几何变换，以捕获有用的非局部信息并维持效率；EDFFN 则估计有助于恢复潜在清晰图像的频率信息。具体几何变换、扫描路径、频域运算、损失函数及训练配置尚未验证，不能据摘要确定其复杂度或参数规模。 结果与证据边界：作者报告，EVSSM 在基准数据集和真实图像上相较先进方法表现有利。摘要未提供数据集名称、划分、对照方法、评价指标、数值或运行硬件，因此尚不能量化质量与效率的权衡；实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：迁移假设是，SSM 的长程建模与频率信息筛选可能用于 EEG 时序去噪，但图像去模糊的二维空间结构及清晰图像恢复目标不能直接等同于 EEG。可考虑复用 SSM 与频域处理思路；扫描和几何变换需依据时间轴、通道拓扑改造，并明确干净信号或其他监督来源。低信噪比下的频率筛选可能误抑制任务相关活动，跨被试差异、通道排列变化及小数据训练也可能削弱效果。一个可检验的小实验是，在固定被试划分和受控噪声条件下，对比 SSM 基线、加入 EDFFN 的版本及改造扫描的版本，同时检查信号恢复与下游任务指标，避免仅凭重建质量判断 BCI 价值。已有相关 EEG 工作尚未检索确认。