高斯过程是新近发展的一种机器学习方法,对处理复杂非线性问题具有很好的适应性。采煤工作面瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,针对传统预测方法的局限性,
宽视场高分辨率成像系统应用广泛，但传统单轴光学系统在探测器确定的情况下，其视场和分辨率之间的关系是矛盾的，一些创新性成像方式和成像手段能够有效解决这一问题，因此对该类成
高分辨率高质量光学遥感图像在遥感测绘、侦察监视、公共安全监控识别和医学诊断等军、民领域均有着重要应用价值。通常,可借助提高硬件性能和图像处理的手段提高图像的分辨能力,硬件提升手段会受到工艺水平、研制难度、周期成本等研制瓶颈的制约,因此,国内外学者在图像超分辨率重构处理方面开展了大量的研究工作。从现有文献看,现有的超分重构方法已在自然图像的处理应用中取得了较理想的效果,但针对遥感图像的纹理细节增强与
视线估计一直以来都是科学家们研究的前沿课题，在人机交互、智能机器、临床医学等领域有着广泛的应用前景。非侵入式视线估计技术能够兼顾精度和舒适性，减少使用者对机器的排斥
本文主要研究弱光和夜晚条件下交通场景的图像增强问题，在比较传统的增强算法及小波变换的基础上，引用Retinex理论来研究图像增强问题。Retinex理论是一种基于人类视觉系统调节
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