量子图像处理及其应用：边缘检测（一）

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。

对于该文献的解读，主要分为以下几个部分：

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。

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。

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。

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”。

段小佳量子达人

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