論文の概要: Quantum pixel representations and compression for $N$-dimensional images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04405v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 23:32:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-12 19:20:12.820842
- Title: Quantum pixel representations and compression for $N$-dimensional images
- Title（参考訳）: $N$次元画像の量子ピクセル表現と圧縮
- Authors: Mercy G. Amankwah, Daan Camps, E. Wes Bethel, Roel Van Beeumen, Talita
Perciano
- Abstract要約: 本稿では,(I)FRQI,(I)NEQR,MCRQI,(I)NCQIなどの最近の文献で提案されている最も一般的な表現の多くを網羅する,量子ピクセル表現のための新しい均一なフレームワークを提案する。
提案したQPIXLフレームワークは、より効率的な回路実装を実現し、検討された全ての量子ピクセル表現のゲート複雑性を著しく低減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a novel and uniform framework for quantum pixel representations
that overarches many of the most popular representations proposed in the recent
literature, such as (I)FRQI, (I)NEQR, MCRQI, and (I)NCQI. The proposed QPIXL
framework results in more efficient circuit implementations and significantly
reduces the gate complexity for all considered quantum pixel representations.
Our method only requires a linear number of gates in terms of the number of
pixels and does not use ancilla qubits. Furthermore, the circuits only consist
of Ry gates and CNOT gates making them practical in the NISQ era. Additionally,
we propose a circuit and image compression algorithm that is shown to be highly
effective, being able to reduce the necessary gates to prepare an FRQI state
for example scientific images by up to 90% without sacrificing image quality.
Our algorithms are made publicly available as part of QPIXL++, a Quantum Image
Pixel Library.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,(I)FRQI,(I)NEQR,MCRQI,(I)NCQIなどの最近の文献で提案されている最も一般的な表現の多くを網羅する,量子ピクセル表現のための新しい均一なフレームワークを提案する。
提案したQPIXLフレームワークは、より効率的な回路実装を実現し、検討された全ての量子ピクセル表現のゲート複雑性を著しく低減する。
本手法では,画素数に関してのみ線形ゲート数が必要であり,アンシラ量子ビットは使用しない。
さらに、回路はRyゲートとCNOTゲートのみで構成されており、NISQ時代に実用化されている。
また,画像品質を犠牲にすることなく,科学的画像などのfrqi状態を作成するために必要なゲートを最大90%削減できる,高効率な回路および画像圧縮アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、Quantum Image Pixel LibraryであるQPIXL++の一部として公開されています。
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