基于测量的量子图像识别研究
【图文】:
量子图像处理架构
以借助量子计算的并行性来处理量子图像,这将加速处理速度,体现了量子计算在图像处理方面的优势。图2给出了FQRI量子图像编码方式,量子图像线路表示以及量子叠加态的表示。在FRQI算法提出以后,基于FRQI的演化算法也陆续被提出。主要有针对彩色图像的多通道表示方法(multi-channelrepresentationforquantumimage,MCRQI)[6-9]。其中,2011年,Sun等人[6-7]是将FRQI推广到了RGB空间,采用量子彩色图像表示;Li等人[9]首次提出量子多维彩色图像的表示方法(normalarbitraryquantumsuperposition图2FROI量子图像表示Fig.2FROIquantumimagerepresentationstate,NAQSS),NAQSS是利用2n+1个量子比特来编码多维彩色图像,其消耗的资源不多,存储的信息却很多。特别地,Zhang等人[10]出了一种新颖的增强型量子图像表示方法(novelenhancedquantumrepresentation,NEQR)。该方法,所需的量子比特为2n+8,8个量子比特是用于编码图像灰度值。这种编码方式更容易将一些经典图像处理算法拓展至量子图像上以实现其功能运行。仍需指出的是,,2013年,Zhang等人[11]和Wang等人[12]又提出了在极坐标下图像的量子表示,丰富了图像在量子计算机中的存储。Le等人[13-14]基于FQRI量子图像表示方式讨论了利用量子门线路实现量子图像几何变换的方法。关键的研究成果还有2013年,Caraiman等人[15]提出了量子图像分割算法,该算法是基于直方图的。同年,Zhang等人[16]又利用NEQR量子图像表示方法进一步推广了量子图像直方图的计算方法。Yuan等人[17]提出了基于量子测量的量子图像边缘检测算法和量子自适应中值滤波算法。2014年,Zhang等人[18]基于NEQR量子图像表示,给出了?
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