論文の概要: A hybrid-qudit representation of digital RGB images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12550v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 21:57:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 19:30:38.795073
• Title: A hybrid-qudit representation of digital RGB images
• Title（参考訳）: デジタルRGB画像のハイブリッド量子化表現
• Authors: Sreetama Das and Filippo Caruso
• Abstract要約: 我々は、カラーチャネルとその強度をエンコードするために、合計7キュートリットからなる2つの絡み合った量子レジスタを使用する。 我々は、量子ビットと量子ビットの両方を用いて既存の符号化手法を一般化し、矩形画像の画素位置を符号化する。 このハイブリッドキューディットアプローチは、高次元量子系を取り入れたNISQデバイスの現在の進歩とよく一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.766921168069532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum image processing is an emerging topic in the field of quantum information and technology. In this paper, we propose a new quantum image representation of RGB images, which is an improvement to all the existing representations in terms of using minimum resource. We use two entangled quantum registers constituting of total 7 qutrits to encode the color channels and their intensities. Additionally, we generalize the existing encoding methods by using both qubits and qutrits to encode the pixel positions of a rectangular image. This hybrid-qudit approach aligns well with the current progress of NISQ devices in incorporating higher dimensional quantum systems than qubits. We then describe the image encoding method using higher-order qubit-qutrit gates, and demonstrate the decomposition of these gates in terms of simpler elementary gates. We use the Google Cirq's quantum simulator to verify the image retrieval. We show that the complexity of the image encoding process is linear in the number of pixels. Lastly, we discuss the image compression and some basic RGB image processing protocols using our representation.
• Abstract（参考訳）: 量子画像処理は、量子情報と技術分野における新たなトピックである。 本稿では,rgb画像の新しい量子画像表現法を提案する。 我々は、カラーチャネルとその強度をエンコードするために、合計7キュートリットからなる2つの絡み合った量子レジスタを使用する。 さらに,qubits と qutrits の両方を用いて,既存の符号化手法を一般化し,矩形画像の画素位置を符号化する。 このハイブリッド量子化アプローチは、量子ビットよりも高次元量子システムを取り込むことで、nisqデバイスの現在の進歩とよく一致する。 次に、高階量子ビットゲートを用いた画像符号化法を説明し、これらのゲートの簡易な基本ゲートによる分解を実証する。 Google Cirqの量子シミュレータを使って画像検索を検証する。 画像符号化プロセスの複雑さは画素数において線形であることを示す。 最後に、画像圧縮と、表現を用いた基本的なRGB画像処理プロトコルについて議論する。

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