| 图书基本信息 | |
| 图书名称 | 量子图像处理 |
| 作者 | 姜楠 |
| 定价 | 39.00元 |
| 出版社 | 清华大学出版社 |
| ISBN | 9787302422679 |
| 出版日期 | 2016-04-01 |
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| 页码 | |
| 版次 | 1 |
| 装帧 | 平装 |
| 开本 | 16开 |
| 商品重量 | 0.4Kg |
| 内容简介 | |
| 量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向,是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。本书在简要介绍量子计算知识的基础上,总结了量子图像处理方面的研究现状,并着重介绍本书作者在量子图像处理方面的研究成果,包括量子图像表示、量子图像置乱、量子图像几何操作、量子伪彩色处理、量子信息隐藏等方面。对量子图像处理感兴趣的科研人员可以选用本书作为入门读物或者参考书。 |
| 作者简介 | |
| 姜楠,北京工业大学计算机学院副教授,硕士生导师。主要研究方向包括量子图像处理、内容安全和计算智能。发表科研论文70余篇,其中SCI检索20余篇;撰写著作4部;授权发明10余项;主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目。担任多个国际期刊审稿人。所指导的学生多人次获得国家奖学金、科技之星等奖励和称号,并多次获得全国和校级科技竞赛奖励。
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| 目录 | |
| 章绪论 1.1研究意义 1.2量子图像处理的产生与发展 1.3本书组织结构 第2章量子计算基础知识 2.1量子计算和量子计算机 2.1.1量子态及其叠加 2.1.2量子态的时间演化及其幺正性 2.1.3纠缠 2.1.4量子不可克隆定理 2.2研究量子计算机的原因 2.3量子逻辑门 2.3.1一位门 2.3.2二位门 2.3.3多位门 2.3.4量子计算复杂性 2.4本章小结 第3章量子图像处理研究进展 3.1概述 3.2量子图像表示 3.2.1QubitLattice 3.2.2RealKet 3.2.3EntangledImage 3.2.4FRQI 3.2.5NEQR 3.2.6NAQSS 3.2.7QSMC&QSNC; 3.2.8QUALPI 3.3量子图像处理算法 3.3.1几何变换 3.3.2色彩处理 3.3.3图像分割 3.3.4特征提取 3.3.5图像置乱 3.3.6图像加密 3.3.7信息隐藏和数字水印 3.4本章小结 第4章量子图像表示 4.1INEQR 4.2GQIR 4.2.1GQIR表示 4.2.2图像制备 4.3本章小结 第5章量子图像置乱 5.1量子Arnold/Fibonacci置乱 5.1.1经典Arnold/Fibonacci置乱原理 5.1.2量子加法器 5.1.3量子模N加法器 5.1.4量子Arnold/Fibonacci置乱的GQIR表示 5.1.5量子Arnold/Fibonacci置乱的线路构建 5.1.6量子Arnold/Fibonacci逆置乱 5.1.7量子Arnold/Fibonacci置乱的例子 5.1.8置乱线路复杂度分析 5.2量子Arnold置乱的改进 5.2.1对已有方案的分析 5.2.2二进制运算的特殊性 5.2.3量子Arnold置乱的改进 5.2.4改进后算法的网络复杂度 5.3量子Hilbert置乱 5.3.1经典Hilbert置乱原理 5.3.2Hilbert矩阵迭代公式的变形 5.3.3量子Hilbert置乱 5.3.4量子Hilbert逆置乱 5.3.5量子Hilbert置乱的例子 5.3.6网络复杂度 5.4本章小结 第6章量子图像几何操作 6.1量子图像缩放 6.1.1图像缩放概述 6.1.2基于近邻的图像缩放原理 6.1.3量子图像放大 6.1.4量子图像缩小 6.1.5量子图像缩放的例子 6.1.6网络复杂度 6.2量子图像平移 6.2.1图像平移概述 6.2.2量子比较器 6.2.3量子图像平移 6.2.4复杂性分析 6.2.5实验分析 6.3本章小结 第7章量子伪彩色处理 7.1经典伪彩色编码原理 7.2量子色图 7.2.1量子色图表示 7.2.2QCR的制备 7.3量子伪彩色处理编码方案 7.3.1量子算法 7.3.2量子伪彩色编码的实现 7.3.3复杂度分析 7.3.4量子伪彩色处理的例子 7.4本章小结 第8章量子信息隐藏 8.1量子LSB信息隐藏 8.1.1经典LSB信息隐藏 8.1.2量子LSB信息隐藏 8.1.3量子LSB分块信息隐藏 8.1.4实验模拟与分析 8.2基于Moiré条纹的量子信息隐藏 8.2.1莫尔效应 8.2.2基于莫尔条纹的量子信息隐藏 8.2.3提取操作 8.2.4实验模拟与分析 8.3本章小结 参考文献 |
| 编辑推荐 | |
| 量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向,是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。虽然该方面的研究还很不成熟,在物理实现上还存在许多困难,但是它的理论优势很可能对未来计算工具的发展产生深远影响。本书是结合作者的科研工作,对量子图像处理进行系统的总结和评述。 |
| 文摘 | |
| 序言 | |
《量子图像处理》这本书,刚拿到手的时候,就被它那厚重的纸张和精美的封面设计所吸引。封面上印着“量子”和“图像处理”几个大字,充满了科技感,让人对书中的内容充满了好奇。我本身对量子计算和图像处理这两个领域都有浓厚的兴趣,所以这本书对我来说简直是雪中送炭。我最期待的是书中能否详细介绍量子算法在图像处理中的具体应用,比如量子傅里叶变换如何加速图像的滤波和压缩,或者量子机器学习模型在图像识别和分割方面的优势。我非常希望书中能有一些实际的案例分析,能够将理论知识与实际应用结合起来,让我能够更直观地理解量子图像处理的魅力。此外,作者姜楠是清华大学的教授,这本身就代表着这本书的学术严谨性和专业性。我期待书中能够有清晰的逻辑结构,从基础的量子力学原理讲起,逐步过渡到量子算法的设计,最后再深入到量子图像处理的各个方面。如果书中能够提供一些代码示例,哪怕是伪代码,那将是极大的加分项,方便读者进行实践和验证。总而言之,这本书在我心中已经种下了一颗期待的种子,希望它能在我心中生根发芽,给我带来一次深入的量子图像处理的探索之旅。
评分读到《量子图像处理》这本书的书名,我的脑海中立刻浮现出两个截然不同的概念——量子世界的幽灵般的叠加与纠缠,以及我们日常生活中触手可及的像素与色彩。《量子图像处理》这个跨领域的结合,让我感到既新颖又充满挑战。我希望书中能够详细阐述量子态如何被用来表示和操作图像数据,以及量子逻辑门如何实现对这些数据的变换。我特别好奇,书中是否会讨论量子傅里叶变换在图像滤波、边缘检测等方面的优势,或者量子搜索算法在图像检索中的应用。此外,鉴于量子计算机本身还在发展之中,我希望书中能够对当前量子硬件的局限性进行讨论,以及如何设计能够在不同类型的量子计算机上运行的图像处理算法。作者姜楠教授的背景,让我相信这本书的内容一定非常扎实。我期待这本书能够帮助我理解量子图像处理的理论基础,同时也能够为我提供一些关于如何设计和实现量子图像处理算法的实用指导,哪怕是从理论层面。这本书能否成为我理解这个前沿领域的敲门砖,我充满期待。
评分作为一名对图像信号处理有着长期关注的科研人员,我一直密切关注着计算范式的革新对传统领域的影响。经典计算的摩尔定律似乎正在放缓,而量子计算的崛起,无疑为解决一些经典计算难以企及的复杂问题提供了新的思路。《量子图像处理》这本书,正好填补了我在这方面知识体系中的一个空白。我非常好奇,书中是如何将量子信息理论与图像的几何、拓扑、纹理等特征相结合的。比如,量子比特能否以更紧凑、更高效的方式来编码图像信息?量子门操作能否实现比经典逻辑门更强大的图像变换?我尤其关注书中是否会涉及量子退火、量子绝热演化等量子优化算法在图像去噪、图像修复、或者特征提取方面的应用。此外,这本书由清华大学出版社出版,并由姜楠教授撰写,这让我对其学术深度和前沿性充满信心。我期待书中能够有扎实的数学推导和严谨的算法分析,能够帮助我理解量子图像处理背后的数学原理和物理基础。如果书中还能提及一些最新的研究成果和未解决的问题,那对我来说将是莫大的启发,能帮助我确定未来的研究方向。
评分这本书的书名,如同一颗投入平静湖面的石子,激起了我内心深处的涟漪。我一直认为,技术的发展往往是跨学科融合的产物,而量子力学与图像处理的结合,无疑是一个极具想象力的方向。我非常想知道,书中是如何在“量子”这个微观世界的奇妙法则与“图像处理”这个宏观视觉世界的现实需求之间建立桥梁的。是不是可以通过量子现象来模拟人眼的视觉感知过程?或者,利用量子纠缠来实现图像信息的高效传输和加密?我更希望书中能够提供一些启发性的思考,比如,量子计算是否能够突破经典算法在处理大规模、高维图像数据时的计算复杂度瓶颈。我期待书中能有一些具体的算法设计,能够展现量子并行性和量子叠加性如何在图像的分析、增强、或者生成任务中发挥作用。例如,对于那些计算量巨大的图像分割或目标检测任务,量子算法是否能带来指数级的加速?这本书能否让我跳出经典的思维框架,去构思全新的、基于量子原理的图像处理策略?我热切地希望这本书能够为我提供这样的视角和工具。
评分这本书的出现,无疑为我打开了一扇通往前沿科技的大门。我一直觉得,随着计算能力的飞速发展,传统的图像处理方法已经逐渐触及瓶颈,而量子计算的出现,似乎预示着一个全新的时代。这本书的标题《量子图像处理》,让我立刻联想到了那些科幻电影中的场景——通过量子纠缠实现瞬间的图像传输,或者利用量子叠加态进行超高速的图像分析。虽然我知道这可能只是美好的想象,但现实中的量子图像处理,肯定也蕴含着巨大的潜力。我特别想了解,量子计算在处理大规模、高分辨率图像时,相比经典计算能带来多大的性能提升。例如,在医学影像分析、遥感图像处理、或者自动驾驶的视觉系统中,量子算法能否显著缩短处理时间,提高识别精度?书中是否会讨论量子比特的特性如何影响图像数据的表示和操作?我非常渴望书中能提供一些前瞻性的思考,展望量子图像处理未来的发展方向,以及可能面临的技术挑战。毕竟,这是一个相对新兴的领域,深入的理论探讨和对未来发展的洞察,对于我们这些爱好者和从业者来说,至关重要。这本书能否成为指引我们前行的灯塔,让我拭目以待。
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