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。
関連論文リスト
- Quantum Optical Approach to the $K$ Nearest Neighbour Algorithm [1.904851064759821]
我々は、$K$-Nearest Neighbourアルゴリズムのためのハイブリッド量子古典的アプローチを構築する。
この情報は、単一の光子の助けを借りて、相分散多モードコヒーレント状態に埋め込まれる。
我々のアルゴリズムに対応する量子光学アーキテクチャを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T09:33:31Z) - Accelerating Diffusion Sampling with Optimized Time Steps [72.68277419028955]
拡散確率モデル(DPM)は高分解能画像合成において顕著な性能を示した。
彼らのサンプリング効率は、通常多くのサンプリングステップのため、依然として望まれている。
DPM用高次数値ODEソルバの最近の進歩により、サンプリングステップがはるかに少ない高品質な画像の生成が可能になった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T10:13:30Z) - Towards Efficient Quantum Hybrid Diffusion Models [68.43405413443175]
本稿では,量子ハイブリッド拡散モデルの設計手法を提案する。
量子コンピューティングの優れた一般化と古典的ネットワークのモジュラリティを組み合わせた2つのハイブリダイゼーション手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T16:57:51Z) - A Quantum Optimization Method for Geometric Constrained Image
Segmentation [1.190902280324485]
量子画像処理は、量子コンピューティングと画像処理コミュニティの両方から注目を集めている分野である。
問題指向グラフの最適表面分割とハイブリッド量子古典最適化のためのグラフ理論アプローチを組み合わせた新しい手法を提案する。
本研究は, 医用画像解析における重要な応用である, 画像分割問題における量子プロセッサの利用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T03:41:21Z) - A Novel Approach to Threshold Quantum Images by using Unsharp
Measurements [0.8287206589886881]
本研究では、未シャープ測定により、グレースケール画像のしきい値とバイナライズのためのハイブリッド量子アプローチを提案する。
提案手法は、重複するガウスのピークと、隣接する局所ミニマの間の距離を分散として利用する。
得られたしきい値を用いて、しきい値エンコーダと統合された新しい量子画像表現を用いて、グレースケール画像をバイナライズする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T18:34:40Z) - A quantum segmentation algorithm based on local adaptive threshold for
NEQR image [7.798738743268923]
アルゴリズムの複雑さは$O(n2+q)$に縮めることができるが、これは古典的なアルゴリズムに比べて指数的なスピードアップである。
この実験はIBM Qを用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のアルゴリズムの実現可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T04:01:42Z) - Numerical optimization of a nanophotonic cavity by machine learning for
near-unity photon indistinguishability at room temperature [0.0]
室温での高識別性(I)は、最も決定論的な単一光子源(SPS)の本質的な劣化により取得が困難である
本稿では,様々な単一光子エミッタのRTにおける理論的近傍均一性Iと高結合効率(ベータ)を実現するハイブリッドスロット-ブラッグナノフォトニックキャビティの設計と最適化の数値実証を行う。
この提案はスケーラブルな技術ではないが、単一光子操作の実験的な実証に適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T10:18:57Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T20:16:02Z) - Regularization by Denoising Sub-sampled Newton Method for Spectral CT
Multi-Material Decomposition [78.37855832568569]
スペクトルctを用いたマルチマテリアル画像再構成のためのモデルベース最大後課題の解決法を提案する。
特に,プラグイン画像復号化機能に基づく正規化最適化問題について提案する。
スペクトルct材料分解の数値的および実験的結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T15:20:10Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T18:14:11Z) - Kullback-Leibler Divergence-Based Fuzzy $C$-Means Clustering
Incorporating Morphological Reconstruction and Wavelet Frames for Image
Segmentation [152.609322951917]
そこで我々は,厳密なウェーブレットフレーム変換と形態的再構成操作を組み込むことで,Kulback-Leibler (KL) 発散に基づくFuzzy C-Means (FCM) アルゴリズムを考案した。
提案アルゴリズムはよく機能し、他の比較アルゴリズムよりもセグメンテーション性能が優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T05:19:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。