针孔 SPECT 摄像头通常应用于小动物成像，在有限视场内对小结构进行成像需要高空间分辨率。然后必须注意不要在随后的图像重建过程中丢失这些高分辨率信息。研究了具有轻微振荡探测器倾斜的针孔相机的校准及其对重建图像质量的重要性。此外，还研究了干扰器通过在重建中对针孔孔径的有限尺寸进行建模来恢复分辨率的潜力。

    数码相机光谱灵敏度的准确预测对于监控色彩科学的各个方面（例如色彩校正、显色性和色彩恒定性）至关重要。本文提出了一种多目标优化算法来估计相机的光谱灵敏度。该算法采用多目标函数和基于正弦子空间的光谱灵敏度，具有良好的鲁棒性和高平滑性。通过多次数值模拟实验对该算法的性能进行了理论上的评估，并根据色差（ΔE）、光谱恢复误差（SE）以及估计传感器与测量之间的相似度等标准，进一步与之前文献中的其他屏蔽器算法进行了比较。地面实况（Vora）。

    根据数值模拟结果，多目标监控摄像头算法可以显着提高光谱灵敏度估计的性能，这可能会促进其在相机之间的色彩校正和照明建模领域的各种应用。许多现有文档都是使用智能手机的相机进行数字化的。它们非常容易发生捕获扭曲（视角、阴影、模糊、扭曲等），使得人类或 OCR 引擎难以读取它们。在本文中，我们通过提出一种条件生成对抗网络来解决这个问题，该网络将扭曲图像干扰屏蔽器从其域映射到可读域。我们的模型在鉴别器部分集成了识别器，以更好地区分生成的图像。我们提出的方法证明能够将高度退化的图像从其状态增强为更清晰和更可读的形式。

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