論文の概要: Quantum Image Segmentation Based on Grayscale Morphology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11952v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 13:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:58:53.895675
- Title: Quantum Image Segmentation Based on Grayscale Morphology
- Title（参考訳）: グレースケール形態に基づく量子画像分割
- Authors: Wenjie Liu, Lu Wang, Mengmeng Cui
- Abstract要約: アルゴリズムの複雑さをO(n2+q)に縮めることができ、これは古典的なアルゴリズムよりも指数的なスピードアップである。
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）: 7.522250793902056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The classical image segmentation algorithm based on grayscale morphology can
effectively segment images with uneven illumination, but with the increase of
the image data, the real-time problem will emerge. In order to solve this
problem, a quantum image segmentation algorithm is proposed in this paper,
which can use quantum mechanism to simultaneously perform morphological
operations on all pixels in a grayscale image, and then quickly segment the
image into a binary image. In addition, several quantum circuit units,
including dilation, erosion, bottom hat transformation, top hat transformation,
etc., are designed in detail, and then they are combined together to construct
the complete quantum circuits for segmenting the NEQR images. For a 2^n * 2^n
image with q grayscale levels, the complexity of our algorithm can be reduced
to O(n^2+q), which is an exponential speedup than the classic counterparts.
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）: グレースケール形態に基づく古典的画像分割アルゴリズムは, 照明の不均一な画像の分割を効果的に行うことができるが, 画像データの増加に伴い, リアルタイムな問題が発生する。
この問題を解決するために, 量子画像分割アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは, 量子機構を用いて, グレースケール画像中の全画素の形状操作を同時に行うことができ, 画像を二値画像に素早く分割することができる。
さらに、拡張、浸食、ボトムハット変換、トップハット変換などを含むいくつかの量子回路ユニットを詳細に設計し、それらを組み合わせてneqr画像のセグメント化のための完全な量子回路を構築する。
qグレースケールのレベルを持つ2^n * 2^nの画像では、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。
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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