Hello,大家好!今天将为大家详细解读来自于2017年发表在PRX上的文献[1],内容主要涵盖了量子图像处理及其在边缘检测上的应用。相比之前的算法解读,这里有更具体的实例,且将从理论和实验部分展开详细介绍。

参考文献:

[1] Yao X W, Wang H, Liao Z, et al. Quantum Image Processing and Its Application to Edge Detection: Theory and Experiment[J]. Physical Review X, 2017, 7(3).

对于该文献的解读,主要分为以下几个部分:

  1. 背景介绍
  2. 量子图像处理模型
  3. 量子边缘检测算法

其中,第二/三部分包括了理论的模型/算法和实验部分,本期首先介绍背景部分。

量子图像处理及其应用:边缘检测(一)-量子客

这部分内容主要涵盖了视觉在获取信息中起到了重要作用,尤其在人工智能快速发展的时代,机器在视觉信息的处理上有着广泛的应用。另一方面,大数据的增长同样为图像处理效率提出了挑战。量子信息处理借助量子力学的种种效应,为量子图像处理提供了重要支撑。

量子图像处理及其应用:边缘检测(一)-量子客

1950年,Turing测试用于判断机器是否能够“思考”,是否能够表现出与人脑相当的智能。至今已过68年,人工智能的迅速发展,使机器能够直接有效快速的分析和处理图像/视频等的信息。且这种能力不断的扩展到各个应用领域,例如生物医学、经济、娱乐、工业(如自动驾驶)等。

在经典的图像处理任务中,有些是可以通过数字数据处理器有效执行,有些任务则相当耗时。大数据背景下,快速增长的图像数量、越来越富有挑战的计算任务,驱动更高效的图像处理和分析能力。

量子图像处理及其应用:边缘检测(一)-量子客

量子信息处理(QIP)借助量子力学特性,如量子叠加性、纠缠性、并行性等,能够有效加速许多经典问题,如大数质因子分解,无序数据库搜索问题、玻色采样、量子模拟、求解线性方程(HHL)、机器学习、信号与数据处理等。

在量子图像处理中,量子图像表示则起到了重要作用,它决定了处理任务的类型及其如何有效的执行。

上述实例的更详细内容可以参考相应文献,具体参见文献[1]中的参考文献。

量子图像处理及其应用:边缘检测(一)-量子客

本期的最后,简要介绍文献[1]的主要工作:

  1. 提出一种量子图像处理的模型: 该模型基于的QImR能够有效减少用于编码图像的量子比特资源。
  2. 基于NMR实验平台验证3个基本的图像转换操作:相比经典计算达到指数加速。
  3. 提出有效的量子算法用于求解边缘检测问题:该算法仅需一个单量子比特门即可,与输入图像的维度无关。

以上,是简要的介绍,下一期将详细介绍量子图像处理的模型。下期见~


注:本文首发在公众号上,此栏目是作者的量子客专栏,最新文章推送请详情关注“量子机器学习”。

量子图像处理及其应用:边缘检测(一)-量子客