發(fā)布時(shí)間：2017-12-10 16:11

  本文關(guān)鍵詞：量子圖像處理若干關(guān)鍵問(wèn)題的研究

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【摘要】：量子圖像處理是研究圖像如何在量子計(jì)算機(jī)上表示和操作的一個(gè)新興的交叉研究方向,她為圖像處理帶來(lái)了新方法和新視角,也為量子計(jì)算指明了潛在的應(yīng)用方向,已有的研究已初步顯示出這一方向的巨大優(yōu)勢(shì)和廣闊前景。然而整體上,量子圖像處理尚處于研究的起步階段,缺少有效的圖像變換和分析手段,缺少?gòu)?fù)雜操作如壓縮、識(shí)別等有效的實(shí)現(xiàn)方法,融入量子特性后,也帶來(lái)經(jīng)典圖像處理中一些沒(méi)有的新問(wèn)題,凡此種種已經(jīng)制約了這一方向進(jìn)一步發(fā)展。我們?cè)诜治霎?dāng)前研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,選擇了其中亟待解決的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題作為研究的切入點(diǎn)和突破口,一是量子圖像特征的提取方法,它是識(shí)別、壓縮等復(fù)雜操作的基礎(chǔ);二是量子圖像的檢索和識(shí)別,它符合量子計(jì)算的特點(diǎn),能充分發(fā)揮量子計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。具體來(lái)說(shuō),我們的主要工作包括:(1)量子圖像特征提取方法圖像的特征提取和表達(dá)為圖像的檢索和識(shí)別算法提供了數(shù)據(jù)支撐,對(duì)算法的正確實(shí)施起到至關(guān)重要的作用。我們研究了經(jīng)典的主成分分析算法,基于量子態(tài)疊加特性給出了經(jīng)典圖像特征的一種量子態(tài)表達(dá),同時(shí)應(yīng)用Grover算法加速了人臉識(shí)別算法的識(shí)別過(guò)程。同時(shí),我們找到了直接抽取量子圖像特征的方法,在量子圖像上執(zhí)行施密特分解,抽取分解后的大值系數(shù)作為量子圖像的全局特征,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一方法的合理性和有效性。在此之前,還沒(méi)有工作涉及量子圖像特征提取,這個(gè)工作為后續(xù)的研究奠定了良好的基礎(chǔ)。(2)量子圖像檢索量子圖像檢索是獲取和感知量子圖像操作結(jié)果的必備過(guò)程,在量子圖像處理的情境中,其實(shí)質(zhì)為量子狀態(tài)層析,需要指數(shù)級(jí)的測(cè)量規(guī)模且非常耗時(shí)。我們?cè)诠ぷ?1)的基礎(chǔ)上,通過(guò)將量子圖像分塊切割,單獨(dú)制備成量子態(tài)并執(zhí)行施密特分解,再將分解后的大值系數(shù)通過(guò)基變換映射到置換不變狀態(tài),最終借助Toth給出的置換不變狀態(tài)量子態(tài)層析方法,將量子圖像檢索的測(cè)量規(guī)模減少到平方級(jí)別,為量子圖像檢索這一關(guān)鍵問(wèn)題提供了一條有效的解決思路。(3)量子圖像的分類識(shí)別在量子圖像處理情境中,圖像檢索和圖像的分類識(shí)別都需要執(zhí)行測(cè)量以獲取信息,但一般來(lái)說(shuō),分類識(shí)別不需要執(zhí)行精確的層析(perfecttomography)重建量子圖像(量子態(tài)),只要獲得的部分信息足以執(zhí)行待分類目標(biāo)的某種相似性測(cè)度,能實(shí)現(xiàn)正確分類即可。Schuld算法是基于Hamming距離的分類算法,我們發(fā)現(xiàn)此算法隨著分類類別增多,層析代價(jià)上升很快,效率變得很低。我們通過(guò)設(shè)置閾值,將最近分類指標(biāo)與其他類別指標(biāo)區(qū)分開(kāi)來(lái),避免了執(zhí)行獲取算法最終分類結(jié)果的層析過(guò)程,大大提高了算法的運(yùn)行效率�？傊�,本文針對(duì)量子圖像特征抽取和量子圖像的檢索和識(shí)別這兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,提出了自己的解決方案和思路,豐富和發(fā)展了量子圖像處理這一研究方向。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1275098