量子图像处理关键技术研究

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量子计算是量子力学和计算机科学相结合的产物,作为一种新型的计算模式,已成为解决摩尔律失效问题的一个可能的解决方法。本文结合量子计算的基本概念和原理,研究了量子图像处理技术中的图像存储与检索、图像几何变换、图像压缩和图像分割四个关键技术。量子图像处理技术的研究一方面为未来量子计算机技术做好理论和方法的储备,对量子计算理论完善和应用的推广有重大意义。另一方面也是量子计算理论在图像处理领域的拓展,对图像处理技术的发展和应用提供了一种新的观念和思路。本文的主要研究内容和创新点概括如下:1.根据单量子比特和多量子比特的量子态表示颜色两种情况,提出了5种量子图像表示方法,分别是:单量子比特的量子态表示图像、规范任意的叠加态(Normal Arbitrary Superposition State,NASS)表示一幅多维图像、规范任意的量子叠加态(Normal Arbitrary Quantum Superposition State,NAQSS)表示图像和图像的附加信息、相关相位的规范任意的叠加态(Normal Arbitrary Superposition State with Relative Phases,NASSRP)表示图像和图像的附加信息、三分量的规范任意的叠加态(Normal Arbitrary Superposition State with Three Components,NASSTC)表示多维彩色图像。同时,分别为这5种图像表示方法的实现设计了相应的量子线路,并提出了相应的图像检索方案。量子图像的存储和检索的实现成功解决了量子图像处理的基础问题“如何将图像储存在量子系统并将它检索出来”,并为量子图像处理提供了前提条件和基础。2.提出了基于NASS的多维量子彩色图像的几何变换,包括两点交换、对称翻转、局部翻转、直角旋转和平移变换,并设计出相应的实现线路。从线路的复杂度分析可知,本文设计的量子线路可以方便高效的实现量子图像的几何变换。3.研究了两类量子图像压缩(即量子图像的经典压缩和量子压缩):量子图像的经典压缩以减少图像的存储容量为目标;量子图像的量子压缩通过减少存储图像的叠加态系数不为0的项数,来减少实现图像的量子存储和操作所需的资源。本文首次提出多维量子图像的量子压缩算法,探讨了图像处理在量子计算机中的理论和实践。4.提出了基于推广的Grover搜索算法的量子图像分割。该算法将表示一幅多维图像和图像的分割信息的NAQSS量子态作为初始态,根据初始图像的一些统计信息,选择合适的相位旋转角度和迭代次数,以便使搜索算法以最小的迭代次数和最大的概率搜索出标记态,即搜索出图像中的目标对象,从而实现了量子图像分割。本文提出的基于推广的Grover搜索算法的量子图像分割为基于图像内容的搜索的实现提供了新的技术选择。
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