基于量子衍生的图像处理算法研究

发布时间：2023-01-15 20:21

　　图像是人们获取以及交换信息的主要来源,图像处理的应用体现在人们生活中的方方面面。虽然传统的信息处理技术在数字图像处理方面的应用取得了良好的效果,但也存在一些弊端。近年来量子信息技术的发展,为解决数字图像处理问题开辟了一条新道路。量子衍生方法是量子信息技术的一个分支,它并不依赖于物理级的量子设备,而是利用量子力学的基本原理以及数学理论,在电子计算机上改进已经存在的经典信号算法或创造新的信号算法。随着量子衍生技术的发展,基于量子衍生的各种图像处理算法也随之而出,并得到快速的发展,在此基础之上,本文研究了基于量子衍生的图像增强、图像去噪以及图像边缘检测这三种关键的图像处理技术,主要工作如下:（1）提出一种基于量子衍生的小波域图像增强算法。首先给出了改进的量子衍生增强算子,然后结合小波变换的低高频系数特性,在重构的低频图像中引入改进的量子衍生增强算子对图像的近似信息进行增强。随后利用Pal-King模糊增强算法对重构的高频图像进行细节增强。最后对增强的低频重构图像和高频重构图像进行线性叠加,进一步增强图像的边缘以及纹理等细节信息,得到整体对比度与细节信息同时增强的图像。实验结果表明,本文算法增... 

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 量子信息技术的研究现状
        1.2.2 量子衍生技术的研究现状
        1.2.3 量子衍生图像处理的研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文的结构安排
第2章 量子信息理论与基础
    2.1 量子信息处理数学基础
        2.1.1 向量
        2.1.2 内积
        2.1.3 外积
        2.1.4 张量积
    2.2 量子比特
    2.3 量子力学基本假设
        2.3.1 状态空间
        2.3.2 量子系统态矢量的演化
        2.3.3 量子系统的测量
        2.3.4 复合系统
    2.4 灰度图像的量子比特表示
    2.5 本章小结
第3章 基于量子衍生的小波域图像增强算法
    3.1 经典的图像对比度增强方法
        3.1.1 灰度级变换
        3.1.2 直方图技术
        3.1.3 小波变换
    3.2 基于量子衍生的小波域图像增强算法
        3.2.1 图像归一化
        3.2.2 Pal-King模糊增强算法
        3.2.3 基于量子衍生的小波域图像增强算法
        3.2.4 算法实现步骤
    3.3 实验结果与分析
        3.3.1 主观分析
        3.3.2 客观评价
    3.4 本章小结
第4章 改进的量子衍生自适应中值滤波算法
    4.1 图像噪声简介
    4.2 中值滤波去噪技术
    4.3 改进的量子衍生自适应中值滤波算法
        4.3.1 图像的量子Hadamard变换
        4.3.2 改进的量子衍生自适应中值滤波算法原理
        4.3.3 实验结果与分析
    4.4 本章小结
第5章 基于量子衍生的图像边缘检测算法
    5.1 经典的微分边缘检测方法
    5.2 Prewitt边缘检测算子的量子衍生实现
    5.3 量子衍生边缘检测算法
        5.3.1 改进的量子衍生边缘检测算子构造规则
        5.3.2 边缘检测模板的构造
        5.3.3 量子衍生边缘检测算法的定义
    5.4 实验结果与分析
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文与参加的科研项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于直方图均衡化图像增强的两种改进方法[J]. 董丽丽,丁畅,许文海.  电子学报. 2018(10)
[2]一种新的自适应量子遗传算法研究[J]. 马莹,王怀晓,刘贺,陈志龙.  计算机工程与应用. 2018(20)
[3]直方图均衡化图像增强的改进算法[J]. 王世刚,游敏娟,宋莉.  中国医疗器械杂志. 2017(03)
[4]一种改进正态逆高斯分布模型的图像去噪算法[J]. 兰小艳,陈莉,贾建,林皓.  计算机应用研究. 2017(10)
[5]侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法[J]. 赵建虎,王晓,张红梅,胡俊,简晓敏.  测绘学报. 2016(08)
[6]基于小波变换的低照度图像自适应增强算法[J]. 李庆忠,刘清.  中国激光. 2015(02)
[7]量子衍生神经网络模型及其在图像恢复中的应用[J]. 肖红,李盼池.  智能系统学报. 2013(06)
[8]量子衍生图像分解和边缘检测[J]. 谢可夫,许悟生.  计算机应用. 2013(04)
[9]基于量子理论的图像中值滤波[J]. 谢可夫,许悟生.  计算机工程. 2013(01)
[10]遗传算法研究进展[J]. 马永杰,云文霞.  计算机应用研究. 2012(04)

博士论文
[1]基于量子力学的图像处理方法研究[D]. 付晓薇.华中科技大学 2010
[2]基于数学形态学的图像边缘检测和增强算法的研究[D]. 闫海霞.吉林大学 2009
[3]量子衍生图像处理方法的研究[D]. 谢可夫.中南大学 2007

硕士论文
[1]基于量子神经网络车牌识别系统的研究[D]. 孙立刚.东北石油大学 2015
[2]基于量子理论的图像融合算法研究[D]. 付游.湖南师范大学 2015
[3]一种基于高斯与椒盐混合噪声去噪算法研究[D]. 张英.西安科技大学 2014
[4]量子遗传算法及其在图像自适应增强中的应用研究[D]. 黄蓓.江南大学 2005



本文编号：3731452