量子图像处理及其应用 [Quantum Image Processing and Applications] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闫飞，杨华民，蒋振刚 著

图书标签:

• 量子计算
• 量子图像
• 图像处理
• 量子信息
• 量子算法
• 模式识别
• 计算机视觉
• 信号处理
• 新兴技术
• 应用研究

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030464972

版次：1

商品编码：12091702

包装：精装

外文名称：Quantum Image Processing and Applications

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：147

字数：203000

正文语种：中文

内容简介

　　《量子图像处理及其应用》针对近年新兴研究方向——量子图像处理进行了系统介绍，主要内容有：量子图像处理中的基本概念及常用的量子图像表达式、量子图像的基本信息变换及处理操作、量子图像并行比较与数据库检索方法、量子图像的安全保护策略及量子计算机上的视频表达与应用。
　　《量子图像处理及其应用》专业性强，知识覆盖面广，可作为高等学校图像处理专业的研究生教材，亦可供研究量子信息处理或图像处理技术的科研工作者参考。

内页插图

目录

前言

1 量子计算和量子信息基本概念
1．1 量子比特
1．2 量子寄存器
1．3 量子逻辑门
1．3．1 量子逻辑门的可逆性
1．3．2 量子非门
1．3．3 Hadamard门
1．3．4 相移门
1．3．5 受控非门
1．3．6 Toffoli门
1．3．7 量子加法器
1．4 量子傅里叶变换
1．5 量子线路

2 量子图像表达式综述
2．1 引言
2．2 量子图像表达式的分类
2．2．1 图像颜色模型
2．2．2 图像坐标模型
2．2．3 图像颜色信息编译模型
2．3 量子图像表达式及特征
2．3．1 FRQI图像表达式
2．3．2 MCQI图像表达式
2．3．3 NEQR图像表达式
2．3．4 CQIR图像表达式
2．3．5 QUALPI图像表达式
2．3．6 SQR图像表达式
2．3．7 QSMC&QSNC;图像表达式
2．3．8 NAQSS图像表达式
2．3．9 现行量子图像表达式总结
2．4 基本量子图像变换
2．4．1 量子图像几何变换
2．4．2 量子图像颜色变换
2．4．3 量子图像频域变换
2．4．4 量子图像处理算法
2．5 本章小结

3 量子图像柔性表达式及处理操作
3．1 引言
3．2 量子图像柔性表达式
3．2．1 FRQI量子图像表达式
3．2．2 FRQI图像的存储与获取
3．2．3 FRQI图像压缩
3．3 量子图像几何变换操作
3．3．1 两点交换操作
3．3．2 沿坐标轴的图像翻转操作
3．3．3 正交旋转操作
3．3．4 受限几何变换操作
3．4 量子图像颜色变换操作
3．4．1 基于非门的颜色变换
3．4．2 基于Pauli-Z门的颜色变换
3．4．3 基于Hadamard门的颜色变换
3．5 多通道量子图像表达式
3．5．1 RGBα颜色模型
3．5．2 MCQI量子图像表达式
3．6 MCQI图像的处理操作
3．6．1 感兴趣通道操作
3．6．2 通道交换操作
3．6．3 α混合操作
3．7 MCQI图像操作实例
3．7．1 COI操作实例
3．7．2 CS操作实例
3．7．3 αB操作实例
3．8 本章小结
……

4 量子图像并行比较与数据库检索
5 量子图像安全技术
6 量子计算机上的视频表达及应用

结束语
参考文献
彩图

前言/序言

　　量子信息学作为量子物理和信息科学的交叉学科，经过近三十年突飞猛进的发展，在量子通信、量子密码术、量子计算机等方面都已经获得了举世瞩目的成就。1982年诺贝尔物理学奖获得者Richard P.Feynman提出量子计算机的物理模型并预言其将具有比经典计算机更强大的计算能力后，关于量子信息学的研究就从未中断过。20世纪90年代，Peter W.Shor提出的大因数分解算法和Lov K.Grover提出的量子搜索算法极大地提高了传统难解问题的解决效率，进一步验证了量子计算机处理某些算法的卓越性。在我国，量子调控研究被列入国家“十三五”科学和技术发展规划国家重大科学研究计划；量子计算与量子通信也被列入国家自然科学基金委发展规划重点研究领域，并将被作为中国工程科技中长期发展战略。
　　作为量子信息学中一个重要的研究领域，量子图像处理是量子力学同经典图像处理的结晶。目前的量子图像处理算法一部分是利用量子力学原理优化经典的或非量子的图像处理操作；另一部分是在量子信息领域编译图像并完成处理与应用任务。事实上，所有这些关于量子图像处理的研究成果都证实在量子信息领域的图像处理可以利用量子力学的基本原理，如量子并行和量子纠缠，加速某些处理任务、减少计算资源、完成信息安全传递。
　　本书在闫飞博士论文“Quantum Computation Based Image Data Searching，Image Watermarking，and Representation of Emotion Space”及后续研究的基础上，系统地介绍了量子图像的表达式、变换操作及相关应用。第1章概述了量子图像处理中的基本概念；第2章综述了基于不同模型的量子图像表达式；第3章介绍了量子图像柔性表达式及处理操作；第4章分析了量子图像并行比较与数据库检索方法；第5章论述了量子图像的安全技术；第6章研究了量子计算机上的视频表达及应用；最后在结束语中探讨了量子图像处理的未来发展方向。
　　此书的完成得力于我的博士生导师东京工业大学廣田薰教授和董芳艳教授给予的指导；同时感谢研究合作者Abdullah M.Iliyasu、Phuc Q.Le、Salvador E.Venegas-Andraca和孙博提供的帮助；最后也要感谢郭一鸣、曹燕妮和张丽媛同学，他们参与了第1章和第2章部分内容的翻译和文献整理等工作。本书得到国家自然科学基金（项目编号：61502053）的资助，在此表示衷心的感谢。
　　由于作者水平有限，书中难免存在纰漏与不足之处，恳请同行专家及广大读者批评指正。

量子图像处理及其应用 书籍简介 本书深入探讨了量子计算在图像处理领域的潜力与前沿进展。在日新月异的科技浪潮中，信息处理正经历着一场深刻的变革，而量子计算以其颠覆性的计算范式，为解决传统计算模式难以企及的复杂问题提供了全新的思路。其中，量子图像处理（Quantum Image Processing, QIP）作为量子信息科学与计算机视觉交叉融合的新兴领域，正以前所未有的速度吸引着研究者们的目光。 本书旨在为读者提供一个系统、全面的视角，理解量子计算如何重塑图像数据的表示、分析与操作。我们将从量子信息的基础概念出发，逐步引入量子比特、量子门、量子纠缠与叠加等核心要素，阐明它们在图像信息编码和处理中的独特优势。随后，我们将聚焦于量子图像处理的具体算法与技术，包括但不限于量子图像表示方法（如量子图像的经典与量子表示）、量子图像变换（如量子傅里叶变换、量子沃尔什变换）、量子图像增强、量子图像分割、量子图像识别以及量子图像压缩等。 第一部分：量子计算基础与图像信息表示 在本书的第一部分，我们将为读者建立起理解量子图像处理的基石。首先，我们将回顾经典计算与量子计算的核心差异，重点讲解量子比特（qubit）相较于经典比特在信息存储与处理上的巨大飞跃。叠加态（superposition）和纠缠（entanglement）这两个量子力学的核心特性，将是理解量子算法威力的关键。我们将详细阐述这些概念如何应用于编码图像信息，例如，如何利用量子比特的状态来表示像素的灰度值或颜色信息。 接着，我们将深入探讨多种量子图像表示方案。这包括基于量子寄存器（quantum register）的不同编码策略，例如，如何将二维图像映射到高维度的量子态空间。我们还会介绍一些经典的量子图像表示模型，并分析它们在存储效率、信息丰富度以及后续量子操作上的特点。理解这些表示方法，是后续设计和实现量子图像处理算法的前提。 第二部分：量子图像处理核心算法与技术 本书的核心内容将集中在量子图像处理的各种具体算法和技术上。我们将首先介绍量子图像变换，这是许多图像处理任务的基础。量子傅里叶变换（Quantum Fourier Transform, QFT）在信号处理领域具有举足轻重的地位，在量子图像处理中，它能够高效地实现图像的频谱分析，为后续的去噪、增强等操作提供关键信息。我们还将探讨量子沃尔什变换（Quantum Walsh-Hadamard Transform）等其他量子变换，以及它们在不同图像处理场景下的应用。 图像增强是提升图像质量，突出图像细节的重要环节。本书将探讨多种量子图像增强技术，包括如何利用量子算子来调整图像的对比度、亮度，以及如何抑制图像中的噪声。我们将介绍一些基于量子线路的图像滤波方法，这些方法在理论上能够实现比经典滤波器更高效或更精细的图像增强效果。 图像分割是将图像划分为若干具有相似特性的区域的过程，在目标检测、场景理解等领域至关重要。本书将介绍量子图像分割的几种主流方法，包括基于量子聚类算法的分割技术，以及利用量子优化算法来寻找最优分割边界的思路。我们将分析量子算法在处理大规模或高分辨率图像时的潜在优势。 图像识别是计算机视觉的核心任务之一。本书将深入探讨量子机器学习在图像识别中的应用。我们将介绍如何利用量子神经网络（Quantum Neural Networks, QNNs）来构建图像分类器，以及如何利用量子支持向量机（Quantum Support Vector Machines, QSVMs）等算法来解决图像识别问题。我们还将探讨量子算法在特征提取和模式匹配方面的潜力。 此外，我们还将讨论量子图像压缩技术。与经典压缩算法不同，量子压缩利用量子叠加和纠缠的特性，理论上能够实现更高的压缩比，同时在解压缩时能够高效地恢复原始图像信息。 第三部分：量子图像处理的应用前景与挑战 在本书的第三部分，我们将放眼量子图像处理的未来。我们将深入探讨量子图像处理在各个领域的广泛应用前景，包括但不限于： 医学成像： 例如，利用量子图像处理技术来提升医学影像（如MRI、CT扫描）的分辨率和信噪比，从而辅助医生进行更精确的诊断。量子算法有望加速医学影像的后处理过程，缩短诊断时间。 遥感与地理信息系统： 处理和分析高分辨率的卫星图像，识别地物、监测环境变化、辅助城市规划等。量子算法能够高效处理海量的遥感数据，提取更有价值的信息。 自动驾驶与机器人视觉： 实时、准确地感知和理解周围环境，识别障碍物、行人、交通标志等。量子图像处理有望提升自动驾驶系统的环境感知能力和决策速度。 视频监控与安全： 快速分析海量视频流，检测异常行为，识别目标，提升公共安全水平。量子算法能够加速视频内容的分析和检索。 虚拟现实与增强现实： 生成更逼真、更具交互性的三维图像和场景，提升用户体验。量子计算的强大并行处理能力有望推动VR/AR技术的革新。 科学研究： 在天文学、粒子物理学等领域，分析复杂的图像数据，发现新的科学规律。例如，处理来自天文望远镜的海量图像数据。 然而，量子图像处理仍处于发展的早期阶段，面临着诸多挑战。本书也将客观地分析当前的技术瓶颈和未来发展方向。这些挑战包括： 硬件限制： 当前的量子计算机仍处于“嘈杂的中等规模量子”（NISQ）时代，量子比特的数量有限，相干时间短，错误率高，这限制了处理大规模复杂图像的能力。 算法开发： 许多经典的图像处理算法难以直接移植到量子计算机上，需要设计全新的量子算法，这需要深入理解量子力学原理和算法设计技巧。 量子态的读出： 量子态的测量是不可逆的，并且会破坏量子态，如何在保持量子特性的同时高效地获取所需信息是关键问题。 数据编码与解码： 如何高效地将经典图像数据编码为量子态，并在处理后将其解码回经典数据，是实现端到端量子图像处理的关键。 与经典算法的融合： 如何将量子算法与现有的经典图像处理技术有机结合，发挥各自的优势，构建混合量子-经典图像处理框架。 结论 《量子图像处理及其应用》一书，不仅是对量子计算在图像处理领域现有研究成果的梳理与总结，更是对未来发展方向的探索与展望。我们相信，随着量子计算硬件的不断成熟和算法研究的深入，量子图像处理必将为我们开启一个全新的图像世界，带来前所未有的洞察力和可能性。本书适合对量子计算、计算机视觉、模式识别、信号处理以及相关交叉学科感兴趣的科研人员、工程师、研究生以及具有一定计算机基础的爱好者阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解量子计算如何赋能图像处理，并为未来的研究和应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被它所传达出的前沿性和跨学科性所吸引。作为一名长期在人工智能和计算机视觉领域工作的研究人员，我深切体会到传统算法在处理海量、高分辨率图像数据时所面临的计算挑战和效率瓶颈。近年来，量子计算的飞速发展，让我看到了突破这些瓶颈的曙光。然而，如何将量子计算的强大能力有效地应用于图像处理这一具体领域，一直是我想深入了解的课题。《量子图像处理及其应用》这个书名，精确地戳中了我的兴趣点。我非常期待这本书能够为我打开一扇新的视野，让我了解量子原理如何能够革新图像的表示方式，例如是否能用更紧凑、更具信息量的量子态来存储和编码图像数据，以及如何设计高效的量子算法来实现复杂的图像处理功能，例如图像分割、特征提取、降噪、超分辨率等。同时，“及其应用”也让我对这本书的实用价值充满了期待，我希望书中能有具体的案例分析，展示量子图像处理在生物医学成像、遥感技术、安防监控、虚拟现实等领域可能带来的颠覆性影响。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够连接看似不相关的科学领域的研究感到着迷，而《量子图像处理及其应用》这本书的名字，就恰恰点燃了我内心的这种好奇。作为一名长期从事计算视觉工作的工程师，我深知传统图像处理算法在处理复杂、高维度的图像数据时所面临的瓶颈，例如计算复杂度高、对噪声敏感、难以提取深层语义信息等等。我一直在思考，是否有一种全新的计算模式，能够克服这些挑战。量子计算以其独特的优势，如并行处理能力、指数级的信息承载能力，为解决这些问题提供了新的思路。因此，我非常希望能在这本书中找到答案。我期待它能够详细阐述量子图像处理的理论基础，比如量子图像的编码方式，如何利用量子态来表示像素的颜色、亮度、纹理等信息，以及如何设计量子算法来实现诸如图像滤波、边缘检测、特征匹配等核心图像处理任务。更吸引我的是“及其应用”这部分，我渴望了解量子图像处理究竟能在哪些领域发挥作用，例如，在自动驾驶的感知系统中，量子图像处理能否实现更快速、更精准的目标识别和场景理解？在科学研究中，例如天文学或物理学中的图像分析，量子方法是否能揭示更精细的细节？

评分☆☆☆☆☆

我在书架上偶然瞥见了这本书，书名《量子图像处理及其应用》便立刻吸引了我的目光。我是一名对前沿科技充满热情的研究者，尤其关注那些能够颠覆现有技术范式的领域。长久以来，我一直在思考，当信息以量子态的形式存在时，我们对图像的理解和处理方式是否会发生根本性的变化？传统图像处理依赖于经典的比特表示，其信息容量和处理效率在面对海量高分辨率图像时，常常显得力不从心。而量子计算所带来的指数级计算能力的提升，以及量子叠加和纠缠所蕴含的全新信息编码方式，似乎为图像处理提供了一条极具潜力的发展路径。我希望这本书能够深入浅出地介绍量子图像处理的基本概念，例如如何用量子比特来表示图像的像素信息，如何设计量子算法来实现经典的图像处理操作（如卷积、傅里叶变换），甚至是如何构建专门的量子图像表示（如量子图像状态）。更重要的是，我非常期待书中能够探讨量子图像处理在实际应用中的可能性，比如在医学影像分析（如MRI、CT图像的快速分割和增强）、遥感图像处理（如地物分类、变化检测）、计算机视觉（如目标识别、图像检索）等领域，量子技术能否带来前所未有的精度和效率提升。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的标题，我脑海中瞬间闪过了无数关于未来计算的可能。《量子图像处理及其应用》——这个组合本身就充满了吸引力。我是一名对新技术的潜在影响保持高度关注的战略分析师，尤其对那些能够重塑现有产业格局的技术充满兴趣。长期以来，图像数据以其直观性和丰富性，在科学研究、商业决策、社会生活等各个层面扮演着至关重要的角色。然而，随着数据量的爆炸式增长和图像复杂度的不断提升，传统的处理技术正面临着越来越大的压力，无论是计算效率还是信息挖掘的深度，都亟待突破。《量子图像处理及其应用》这本书，似乎正提供了这样一个突破的契机。我非常期待它能从宏观和微观两个层面进行阐述，宏观上，它能分析量子计算如何为图像处理领域带来根本性的范式转变，以及这种转变对相关产业生态可能产生的深远影响。微观上，我希望能看到清晰的技术脉络，比如量子比特如何有效地编码图像信息，量子门操作如何映射到经典的图像处理任务，以及量子算法在特定应用场景下的性能优势。这本书如果能像一个指南针，指引我理解量子图像处理的潜力和发展方向，那将是极有价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种深邃的蓝色调，配上抽象的、仿佛在流动又仿佛凝固的量子叠加态的图案，瞬间就勾起了我对书中内容的好奇心。我一直在寻找一本能够清晰阐释量子信息科学原理，并且将其与我所熟悉的图像处理领域相结合的书籍。市面上关于量子计算的书籍很多，但大多数都停留在理论层面，或者专注于算法优化，鲜有直接针对图像这种视觉信息进行深入探讨的。这本书的标题，特别是“量子图像处理”这个词组，立刻吸引了我的注意力，让我看到了跨学科研究的可能性，以及在传统图像分析技术之外，是否存在一种全新的、更强大的处理方式。我期望这本书能够像一本桥梁，将我所理解的像素、色彩空间、滤波、边缘检测等图像处理基础概念，与量子比特、叠加、纠缠、量子门等量子计算核心概念有机地联系起来。我希望它不仅仅是简单地罗列一些量子算法在图像任务上的应用，而是能够深入剖析量子原理如何为图像数据提供一种全新的表示方式，以及如何利用量子计算的特性来加速或改进传统的图像处理流程，比如在特征提取、模式识别、图像压缩甚至图像复原方面，是否能有突破性的进展。