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文檔簡介
1、量子圖像處理,作為一門新興研究領(lǐng)域,從最初的量子圖像表示、量子圖像變換、量子圖像存儲和檢索到后來的量子圖像置亂、水印和加密等都顯示了無窮的研究價值和活力。量子圖像處理技術(shù)的研究將為未來的量子計(jì)算機(jī)技術(shù)做好理論和方法的儲備,是量子計(jì)算理論在圖像處理領(lǐng)域的拓展,對量子計(jì)算理論的應(yīng)用發(fā)展有重大意義。
本文在學(xué)習(xí)研究量子圖像處理的基礎(chǔ)上,針對三種不同量子圖像:量子多維彩色圖像、量子灰度圖像、量子二值圖像分別提出了不同的算法和實(shí)現(xiàn)電路,
2、開辟了量子圖像處理研究的新視角。本文研究內(nèi)容有:
1、量子多維彩色圖像相似度比較
圖像相似性比較歷來是經(jīng)典圖像高級處理的一部分,但在量子圖像處理領(lǐng)域,除了簡單的平移、變換、縮放等等之外,高級的量子圖像處理算法還提出的很少。鑒于此,我們以兩幅量子多維彩色圖像為研究目標(biāo),并分為:帶有分割信息的量子多維彩色圖像和不帶分割信息的量子多維彩色圖像兩種情況,提出了求解其相似性度的方案。該方案經(jīng)過圖像連接,Hadamard門變換,
3、以及最后的量子測量三個步驟,來計(jì)算相似度值,為高級量子圖像處理的研究開辟了新的道路。
2、量子灰度圖像置亂算法研究
目前提出的量子圖像置亂大多是基于位置空間的量子圖像置亂,如量子圖像Hilbert置亂、Arnold和Fibonacci置亂等,當(dāng)量子圖像尺寸較大時,這些方法進(jìn)行位置變換所需的量子門增多,量子線路操作代價會大幅增長,給量子圖像處理帶來了一定的困難。因此,為擴(kuò)充量子圖像置亂技術(shù)的研究,設(shè)計(jì)更快更好的量子圖像
4、置亂算法,本文以NEQR表示的量子灰度圖像為基礎(chǔ),根據(jù)Gray碼和圖像比特面知識,分別提出了三種不同的置亂方案:第一,基本的量子圖像Gray碼和比特面置亂;第二,快速的量子圖像Gray碼和比特面置亂;第三,結(jié)合位置信息的量子圖像Gray碼和比特面置亂。它屬于基于色彩空間的置亂方案,不僅量子操作代價大幅度減小,而且置亂效果很好。
3、量子二值圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算
在量子圖像領(lǐng)域,形態(tài)學(xué)運(yùn)算的研究仍是處于起步階段。為把強(qiáng)大的形
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