論文の概要: A hybrid quantum image edge detector for the NISQ era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12072v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 22:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 04:23:39.309570
• Title: A hybrid quantum image edge detector for the NISQ era
• Title（参考訳）: NISQ時代のハイブリッド量子画像エッジ検出器
• Authors: Alexander Geng, Ali Moghiseh, Claudia Redenbach, Katja Schladitz
• Abstract要約: 本稿では,量子人工ニューロンのアイデアに基づく量子エッジ検出のハイブリッド手法を提案する。 提案手法は, 量子コンピュータ, 特に現在ノイズの多い中間量子時代において, 実際に実装することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Edges are image locations where the gray value intensity changes suddenly. They are among the most important features to understand and segment an image. Edge detection is a standard task in digital image processing, solved for example using filtering techniques. However, the amount of data to be processed grows rapidly and pushes even supercomputers to their limits. Quantum computing promises exponentially lower memory usage in terms of the number of qubits compared to the number of classical bits. In this paper, we propose a hybrid method for quantum edge detection based on the idea of a quantum artificial neuron. Our method can be practically implemented on quantum computers, especially on those of the current noisy intermediate-scale quantum era. We compare six variants of the method to reduce the number of circuits and thus the time required for the quantum edge detection. Taking advantage of the scalability of our method, we can practically detect edges in images considerably larger than reached before.
• Abstract（参考訳）: エッジは、グレー値の強度が突然変化するイメージロケーションである。 イメージを理解し、セグメント化するための最も重要な機能のひとつです。 エッジ検出はデジタル画像処理における標準的なタスクであり、例えばフィルタリング技術を用いて解決される。 しかし、処理されるデータの量は急速に増加し、スーパーコンピュータでさえ限界まで押し寄せる。 量子コンピューティングは、古典ビットの数に比べて量子ビットの数でメモリ使用量が指数関数的に少ないことを約束する。 本稿では,量子人工ニューロンのアイデアに基づく,量子エッジ検出のためのハイブリッド手法を提案する。 提案手法は量子コンピュータ,特に現在ノイズの強い中間量子時代の量子コンピュータに実装することができる。 この方法の6つの変種を比較し,回路数を削減し,量子エッジ検出に要する時間を削減する。 この手法のスケーラビリティを生かして,従来よりもはるかに大きな画像のエッジを実際に検出することができる。

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