論文の概要: A quantum moving target segmentation algorithm for grayscale video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03038v1
- Date: Sun, 1 Oct 2023 15:38:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 21:02:10.376906
- Title: A quantum moving target segmentation algorithm for grayscale video
- Title（参考訳）: グレースケールビデオのための量子移動目標セグメンテーションアルゴリズム
- Authors: Wenjie Liu, Lu Wang, Qingshan Wu
- Abstract要約: グレースケールビデオのための量子移動目標セグメンテーションアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムの複雑さは O$(n2 + q)$ に縮めることができる。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.601450061692404
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The moving target segmentation (MTS) aims to segment out moving targets in
the video, however, the classical algorithm faces the huge challenge of
real-time processing in the current video era. Some scholars have successfully
demonstrated the quantum advantages in some video processing tasks, but not
concerning moving target segmentation. In this paper, a quantum moving target
segmentation algorithm for grayscale video is proposed, which can use quantum
mechanism to simultaneously calculate the difference of all pixels in all
adjacent frames and then quickly segment out the moving target. In addition, a
feasible quantum comparator is designed to distinguish the grayscale values
with the threshold. Then several quantum circuit units, including three-frame
difference, binarization and AND operation, are designed in detail, and then
are combined together to construct the complete quantum circuits for segmenting
the moving target. For a quantum video with $2^m$ frames (every frame is a
$2^n\times 2^n$ image with $q$ grayscale levels), the complexity of our
algorithm can be reduced to O$(n^2 + q)$. Compared with the classic
counterpart, it is an exponential speedup, while its complexity is also
superior to the existing quantum algorithms. Finally, the experiment is
conducted on IBM Q to show the feasibility of our algorithm in the noisy
intermediate-scale quantum (NISQ) era.
- Abstract（参考訳）: 移動対象セグメンテーション(MTS)は動画内の移動対象を分割することを目的としているが、従来のアルゴリズムは現在のビデオ時代のリアルタイム処理において大きな課題に直面している。
一部の研究者は、いくつかのビデオ処理タスクにおいて量子上の利点を実証したが、移動対象セグメンテーションについては示さなかった。
本稿では,grayscale videoのための量子移動目標セグメンテーションアルゴリズムを提案する。量子機構を用いて,隣接するすべてのフレームにおける全画素の差を同時計算し,移動対象を迅速に分割することができる。
さらに、グレースケール値をしきい値と区別するために実現可能な量子コンパレータが設計されている。
次に、3フレーム差分、二項化、および演算を含むいくつかの量子回路ユニットを詳細に設計し、それから組み合わせて、移動対象をセグメント化する完全な量子回路を構築する。
2^m$フレームの量子ビデオ(すべてのフレームは2^n\times 2^n$イメージで$q$グレースケールレベル)では、アルゴリズムの複雑さをO$(n^2 + q)$に減らすことができる。
従来のものと比べれば指数関数的なスピードアップだが、その複雑さは既存の量子アルゴリズムよりも優れている。
最後に、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。
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