論文の概要: A Quantum-Classical Hybrid Block-Matching Algorithm in Noisy Environment using Dissimilarity Measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15792v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 17:11:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 12:44:26.635080
• Title: A Quantum-Classical Hybrid Block-Matching Algorithm in Noisy Environment using Dissimilarity Measure
• Title（参考訳）: 異種性測定を用いた雑音環境における量子古典ハイブリッドブロックマッチングアルゴリズム
• Authors: M. Mart\'inez-Felipe, J. Montiel-P\'erez, V. Onofre-Gonz\'alez, A. Maldonado-Romo, Ricky Young
• Abstract要約: ブロックマッチングアルゴリズムは、検索領域内で類似した画像パッチのグループを見つける。 類似性/類似性尺度は、この問題を解決するのに役立つ。
• 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: A block-matching algorithm finds a group of similar image patches inside a search area. Similarity/dissimilarity measures can help to solve this problem. In different practical applications, finding groups of similar image blocks within an ample search area is often necessary, such as video compression, image clustering, vector quantization, and nonlocal noise reduction. In this work, classical image processing is performed using Gaussian noise and image size reduction with a fit of a Low-Pass Filter or Domain Transform. A hierarchical search technique is implemented to encode the images by phase operator. Using phase image coding with the quantum Fourier transform and the Swap test, we propose a dissimilarity measure. Results were obtained with perfect and noisy simulations and in the case of the Swap test with the IBM and Ionq quantum devices.
• Abstract（参考訳）: ブロックマッチングアルゴリズムは、検索領域内で類似した画像パッチのグループを見つける。 類似性/異質性尺度は、この問題を解決するのに役立つ。 異なる実用的なアプリケーションでは、ビデオ圧縮、画像クラスタリング、ベクトル量子化、非局所ノイズ低減など、検索領域内の類似した画像ブロックのグループを見つけることがしばしば必要となる。 本研究は、ガウスノイズと低パスフィルタや領域変換に適合した画像サイズ低減を用いて、古典的な画像処理を行う。 位相演算子により画像を符号化する階層探索手法が実装されている。 量子フーリエ変換を用いた位相画像符号化とスワップテストを用いて,相似性尺度を提案する。 結果は、完全でノイズの多いシミュレーションと、IBMとIonqの量子デバイスを用いたSwapテストで得られた。

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