論文の概要: An improved two-threshold quantum segmentation algorithm for NEQR image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12033v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 17:04:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:59:31.692638
- Title: An improved two-threshold quantum segmentation algorithm for NEQR image
- Title（参考訳）: NEQR画像のための2閾値量子分割アルゴリズムの改良
- Authors: Lu Wang, Zhiliang Deng, Wenjie Liu
- Abstract要約: NEQR画像のための2閾値量子分割アルゴリズムを提案する。
qスケールの2(n)*2(n)画像の場合、アルゴリズムの量子コストは60q-6に削減できる。
- 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 quantum image segmentation algorithm is to divide a quantum image into
several parts, but most of the existing algorithms use more quantum
resource(qubit) or cannot process the complex image. In this paper, an improved
two-threshold quantum segmentation algorithm for NEQR image is proposed, which
can segment the complex gray-scale image into a clear ternary image by using
fewer qubits and can be scaled to use n thresholds for n + 1 segmentations. In
addition, a feasible quantum comparator is designed to distinguish the
gray-scale values with two thresholds, and then a scalable quantum circuit is
designed to segment the NEQR image. For a 2^(n)*2^(n) image with q gray-scale
levels, the quantum cost of our algorithm can be reduced to 60q-6, which is
lower than other existing quantum algorithms and does not increase with the
image's size increases. The experiment on IBM Q demonstrates that our algorithm
can effectively segment the image.
- Abstract（参考訳）: 量子画像分割アルゴリズムは、量子画像をいくつかの部分に分割することであるが、既存のアルゴリズムの多くはより量子リソース(量子ビット)を使うか、複雑な画像を処理できない。
本稿では,複雑なグレースケール画像をより少ない量子ビットでクリアな3値画像に分割し,n + 1のセグメンテーションにnしきい値を使用するようにスケールできる改良型2threshold量子セグメンテーションアルゴリズムを提案する。
さらに、グレースケールの値を2つの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、次いでスケーラブルな量子回路がneqr画像をセグメント化するように設計されている。
qグレースケールの2^(n)*2^(n)画像の場合、このアルゴリズムの量子コストは、他の既存の量子アルゴリズムよりも低く、画像のサイズが大きくなると増加しない60q-6に削減できる。
IBM Qの実験は、我々のアルゴリズムが画像を効果的にセグメント化できることを実証している。
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