論文の概要: Implementing Bilinear Interpolation on Quantum Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10254v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 13:29:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 05:40:50.133204
• Title: Implementing Bilinear Interpolation on Quantum Images
• Title（参考訳）: 量子画像上の双線型補間の実装
• Authors: Fei Yan, Shan Zhao, Salvador E. Venegas-Andraca
• Abstract要約: 本稿では,バイリニアに基づくFRQI画像の合成手法を提案する。 我々は、割り当てモジュール、インクリメントモジュール、クォーターモジュールなどいくつかの量子モジュールを定式化し、提案した量子画像回路にそれらを埋め込んだ。 FRQI画像のバイリニアに基づくアップスケーリングおよびダウンスケーリングを実現するための具体的な量子回路を設計し、そのネットワーク複雑度を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.837682424644583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present an interpolation scheme for FRQI images based on bilinear interpolation. To accomplish this, we formulated several quantum modules, i.e., assignment module, increment module, and quarter module, and suffused them into our proposed quantum image interpolation circuit. The concrete quantum circuits to accomplish up-scaling and down-scaling based on bilinear for FRQI images are designed and the network complexities of them are analyzed. Finally, to validate the proposed method, simulation experiments to enlarge and reduce the test images are executed, whose results are compared with the nearest neighbor interpolation for FRQI images. The up-scaled images by using proposed interpolation algorithm achieve satisfactory results, and both PSNR and SSIM values are better than those of the nearest neighbor method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,両線形補間に基づくFRQI画像の補間方式を提案する。 これを実現するために、割り当てモジュール、インクリメントモジュール、クォーターモジュールなどいくつかの量子モジュールを定式化し、提案した量子画像補間回路に埋め込んだ。 FRQI画像のバイリニアに基づくアップスケーリングおよびダウンスケーリングを実現するための具体的な量子回路を設計し、そのネットワーク複雑度を解析する。 最後に、提案手法を検証するために、テスト画像を拡大・縮小するシミュレーション実験を行い、その結果をfrqi画像の最も近い隣接補間と比較する。 提案した補間アルゴリズムによるアップスケール画像は良好な結果が得られ,PSNRとSSIMの値は近接する手法よりも優れている。

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