論文の概要: Quantum Image Thresholding without Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10753v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 18:34:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 19:28:07.855298
• Title: Quantum Image Thresholding without Images
• Title（参考訳）: 画像のない量子画像の保持
• Authors: Ayan Barui, Mayukha Pal and Prasanta K. Panigrahi
• Abstract要約: 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。 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。 出力結果は、バイナリ強度値を表す1つの測定状態と対応する位置画素とで、全双対像を描画する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a hybrid quantum approach to threshold and binarize a grayscale image through unsharp measurements (UM), which depends only on the image's histogram, maintaining secrecy among parties. An image histogram is generally characterized by multiple overlapping normal distributions, which are centered around objects or image features with small but significant overlaps, making it difficult to establish suitable thresholds. The proposed method is based on an overcomplete basis that separates important image features by mapping normal distribution into the Dirac delta function, thereby converting Mahalanobis distance into regular Euclidean distance. This process is iteratively repeated to get more thresholds, which are applied to get high-contrast images, resulting in comparable peak signal-to-noise ratio and structural similarity index measure values. The same is implemented in the space of qubits and experimentally demonstrated in Qiskit using the AerSimulator. The obtained thresholds are used to binarize a grayscale image by using novel enhanced quantum image representation integrated with a threshold encoder and an efficient quantum comparator (QC). The output result depicts the whole binarized picture with just one measured state representing the binary intensity value with its corresponding position pixel. This approach significantly reduces the complexity of the proposed QC when compared to earlier models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像のヒストグラムのみに依存する非シャープ測定(um)によるグレースケール画像のしきい値化と二元化のためのハイブリッド量子アプローチを提案する。 画像ヒストグラムは一般に複数の重なりの正規分布を特徴とし、それらは小さなが著しい重なりを持つ物体や画像の特徴を中心に構成されており、適切な閾値を確立するのが困難である。 提案手法は,通常の分布をディラックデルタ関数にマッピングすることで重要な画像特徴を分離し,マハラノビス距離を通常のユークリッド距離に変換するというオーバーコンプリートに基づく。 このプロセスは、より多くのしきい値を得るために反復的に繰り返され、高コントラスト画像を得るために適用され、ピーク信号対雑音比と構造類似度指標の値に匹敵する結果となる。 同様に qubits の空間で実装され、Qiskit で AerSimulator を用いて実験的に実証された。 得られた閾値は、しきい値エンコーダと効率的な量子コンパレータ(qc)とを統合した新しい拡張量子画像表現を用いてグレースケール画像の双対化に使用される。 出力結果は、バイナリ強度値を表す1つの測定状態と対応する位置画素とで、全双対像を描画する。 このアプローチは、従来のモデルと比較して提案されたQCの複雑さを著しく低減する。

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