論文の概要: A Novel Approach to Threshold Quantum Images by using Unsharp Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10753v2
• Date: Sat, 30 Dec 2023 12:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 01:22:07.338710
• Title: A Novel Approach to Threshold Quantum Images by using Unsharp Measurements
• Title（参考訳）: 非シャープ計測によるしきい値量子画像への新しいアプローチ
• 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。 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。
• 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) relying on image histogram. Generally, the histograms are characterized by multiple overlapping normal distributions corresponding to objects, or image features with small but significant overlaps, making it challenging to establish suitable thresholds. The proposed methodology uses peaks of the overlapping Gaussians and the distance between neighboring local minima as the variance, based on which the UM parameters are chosen, that maps the normal distribution into a localized delta function. To demonstrate its efficacy, subsequent implementation is done on noisy quantum environments in Qiskit. This process is iteratively repeated for a multimodal histogram to obtain more thresholds, which are then applied to various life-like pictures to get high-contrast images, resulting in comparable peak signal-to-noise ratio and structural similarity index measure values. 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) that depicts the whole binarized picture. This approach significantly reduces the complexity of the proposed QC and of the whole algorithm when compared to earlier models.
• Abstract（参考訳）: 画像ヒストグラムに依存したアンシャープ計測(UM)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。 一般に、ヒストグラムは、オブジェクトに対応する多重重なり正規分布、または、小さいが著しい重なりを持つ画像特徴によって特徴づけられ、適切なしきい値を確立するのが困難である。 提案手法は、正規分布を局所化デルタ関数にマッピングするUMパラメータの選択に基づいて、重複するガウスのピークと隣接する局所最小値間の距離を分散として利用する。 その効果を示すために、qiskitのノイズの多い量子環境上でその後の実装が行われる。 このプロセスは、マルチモーダルヒストグラムに対して繰り返し繰り返され、より多くのしきい値を取得し、様々なライフライクな画像に適用して高コントラスト画像を取得し、ピーク信号対雑音比と構造類似度指標値に匹敵する結果となる。 得られた閾値は、閾値エンコーダと統合された新しい拡張量子画像表現と、バイナリ化された画像全体を表す効率的な量子コンパレータ(qc)を用いて、グレースケール画像の双対化に使用される。 このアプローチは、従来のモデルと比較して提案するqcとアルゴリズム全体の複雑さを大幅に削減する。

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