論文の概要: Histogram Driven Amplitude Embedding for Qubit Efficient Quantum Image Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04849v1
- Date: Fri, 05 Sep 2025 06:58:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.500014
- Title: Histogram Driven Amplitude Embedding for Qubit Efficient Quantum Image Compression
- Title（参考訳）: ビット効率のよい量子画像圧縮のためのヒストグラム駆動振幅埋め込み
- Authors: Sahil Tomar, Sandeep Kumar,
- Abstract要約: 本研究は,短期量子デバイスを用いたカラー画像を圧縮する,コンパクトかつハードウェア効率のよい方法を提案する。
このアプローチは、画像をバイクセルと呼ばれる固定サイズブロックに分割し、各ブロック内の合計強度を計算する。
B ビンによる大域的ヒストグラムはこれらのブロック強度から構成され、ビンカウントの正規化された平方根は n 量子状態への振幅として符号化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8094005008606335
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work introduces a compact and hardware efficient method for compressing color images using near term quantum devices. The approach segments the image into fixed size blocks called bixels, and computes the total intensity within each block. A global histogram with B bins is then constructed from these block intensities, and the normalized square roots of the bin counts are encoded as amplitudes into an n qubit quantum state. Amplitude embedding is performed using PennyLane and executed on real IBM Quantum hardware. The resulting state is measured to reconstruct the histogram, enabling approximate recovery of block intensities and full image reassembly. The method maintains a constant qubit requirement based solely on the number of histogram bins, independent of the resolution of the image. By adjusting B, users can control the trade off between fidelity and resource usage. Empirical results demonstrate high quality reconstructions using as few as 5 to 7 qubits, significantly outperforming conventional pixel level encodings in terms of qubit efficiency and validating the practical application of the method for current NISQ era quantum systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,近距離量子デバイスを用いたカラー画像を圧縮する,コンパクトでハードウェアの効率的な方法を提案する。
このアプローチは、画像をバイクセルと呼ばれる固定サイズブロックに分割し、各ブロック内の合計強度を計算する。
B ビンによる大域的ヒストグラムはこれらのブロック強度から構築され、ビンカウントの正規化された平方根は n 量子状態への振幅として符号化される。
振幅埋め込みはPennyLaneを使用して行われ、実際のIBM Quantumハードウェア上で実行される。
得られた状態を測定してヒストグラムを再構成し、ブロック強度の近似回復と全像再構成を可能にする。
この方法は、画像の解像度によらず、ヒストグラムビンの数のみに基づいて、一定のクビット要求を維持できる。
Bを調整することで、ユーザーは忠実度とリソース使用量のトレードオフを制御できる。
実証実験の結果,5から7キュービット程度の高精細化が達成され,従来のピクセルレベルの符号化よりもクビット効率が著しく向上し,現在のNISQ量子システムにおける手法の実用的応用が検証された。
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