論文の概要: Synthetic Aperture Radar Image Segmentation with Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17954v2
• Date: Thu, 4 Jan 2024 15:29:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 17:43:10.109979
• Title: Synthetic Aperture Radar Image Segmentation with Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 量子アニーリングによる合成開口レーダ画像分割
• Authors: Timothe Presles, Cyrille Enderli, Gilles Burel and El Houssain Baghious
• Abstract要約: 画像処理において、画像セグメント化(英: image segmentation)とは、デジタル画像を複数の画像セグメントに分割する過程である。 現在、MDFとしてモデル化された画像の最適部分集合を見つけることはNPハードであるようである。 本稿では,セグメントの最適集合を得るために,量子アニール型古典最適化期待最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In image processing, image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple image segment. Among state-of-the-art methods, Markov Random Fields (MRF) can be used to model dependencies between pixels, and achieve a segmentation by minimizing an associated cost function. Currently, finding the optimal set of segments for a given image modeled as a MRF appears to be NP-hard. In this paper, we aim to take advantage of the exponential scalability of quantum computing to speed up the segmentation of Synthetic Aperture Radar images. For that purpose, we propose an hybrid quantum annealing classical optimization Expectation Maximization algorithm to obtain optimal sets of segments. After proposing suitable formulations, we discuss the performances and the scalability of our approach on the D-Wave quantum computer. We also propose a short study of optimal computation parameters to enlighten the limits and potential of the adiabatic quantum computation to solve large instances of combinatorial optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 画像処理において、イメージセグメンテーション(英: image segmentation)とは、デジタル画像を複数の画像セグメントに分割するプロセスである。 最先端の手法の中で、マルコフランダムフィールド(MRF)はピクセル間の依存関係をモデル化し、関連するコスト関数を最小化してセグメンテーションを実現できる。 現在、MDFとしてモデル化された画像の最適部分集合を見つけることはNPハードであるようである。 本稿では,量子コンピューティングの指数関数的スケーラビリティを利用して,合成開口レーダ画像のセグメンテーションを高速化することを目的とする。 そこで本研究では,セグメントの最適集合を得るためのハイブリッド量子アニーリング古典最適化期待最大化アルゴリズムを提案する。 適切な定式化を提案した後、D-Wave量子コンピュータにおける我々のアプローチの性能とスケーラビリティについて論じる。 また,Adiabatic 量子計算の限界とポテンシャルを啓蒙する最適計算パラメータの簡単な研究を行い,組合せ最適化問題の大規模解法を提案する。

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