論文の概要: Quantum image edge detection based on eight-direction Sobel operator for NEQR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03037v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 05:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 21:01:46.230395
• Title: Quantum image edge detection based on eight-direction Sobel operator for NEQR
• Title（参考訳）: NEQR用8方向ソベル演算子を用いた量子画像エッジ検出
• Authors: Wenjie Liu, Lu Wang
• Abstract要約: 量子ソベルエッジ検出(Quantum Sobel edge detection, QSED)は、量子機構を用いた画像エッジ検出のアルゴリズムの一種である。 本論文では,8方向ソベル演算子に基づく新しいQSEDアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは2方向と4方向のQSEDアルゴリズムよりも、エッジ情報、特に斜めのエッジを検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.798738743268923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Sobel edge detection (QSED) is a kind of algorithm for image edge detection using quantum mechanism, which can solve the real-time problem encountered by classical algorithms. However, the existing QSED algorithms only consider two- or four-direction Sobel operator, which leads to a certain loss of edge detail information in some high-definition images. In this paper, a novel QSED algorithm based on eight-direction Sobel operator is proposed, which not only reduces the loss of edge information, but also simultaneously calculates eight directions' gradient values of all pixel in a quantum image. In addition, the concrete quantum circuits, which consist of gradient calculation, non-maximum suppression, double threshold detection and edge tracking units, are designed in details. For a 2^n x 2^n image with q gray scale, the complexity of our algorithm can be reduced to O(n^2 + q^2), which is lower than other existing classical or quantum algorithms. And the simulation experiment demonstrates that our algorithm can detect more edge information, especially diagonal edges, than the two- and four-direction QSED algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子ソベルエッジ検出(Quantum Sobel edge detection、QSED)は、量子機構を用いた画像エッジ検出のアルゴリズムの一種であり、古典的なアルゴリズムが直面するリアルタイム問題を解くことができる。 しかし、既存のQSEDアルゴリズムは2方向または4方向のソベル演算子しか考慮していないため、高精細画像のエッジ詳細情報がある程度失われる。 本稿では, 8方向ソベル演算子に基づく新しいQSEDアルゴリズムを提案し, エッジ情報の損失を低減するだけでなく, 量子画像中の全画素の8方向勾配値を同時に計算する。 さらに、勾配計算、非最大抑制、二重しきい値検出、エッジトラッキングユニットからなる具体的な量子回路を詳細に設計する。 qグレースケールの2^n x 2^n画像の場合、我々のアルゴリズムの複雑さは他の古典的あるいは量子的アルゴリズムよりも低いO(n^2 + q^2)に還元できる。 またシミュレーション実験により,本アルゴリズムは2方向および4方向のqsedアルゴリズムよりも多くのエッジ情報,特に対角エッジを検出できることを示した。

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