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量子图像处理关键算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 研究现状与分析第12-16页
        1.2.1 量子计算与量子信息技术第12-13页
        1.2.2 量子图像处理第13-16页
    1.3 存在的问题与本文的主要工作第16-19页
        1.3.1 存在的主要问题第16页
        1.3.2 本文的研究内容第16-17页
        1.3.3 本文的主要贡献和创新第17页
        1.3.4 论文的结构安排第17-19页
第二章 量子计算基础简介第19-33页
    2.1 量子系统状态空间第19-23页
        2.1.1 量子比特第19-21页
        2.1.2 张量积第21-22页
        2.1.3 内积第22-23页
    2.2 封闭量子系统的演化第23-25页
        2.2.1 线性算子和酉算子第23-24页
        2.2.2 外积和厄米算子第24页
        2.2.3 常见的酉算子和相应的矩阵表示第24-25页
        2.2.4 演化假设第25页
    2.3 量子测量第25-26页
    2.4 复合量子系统第26-27页
    2.5 量子线路模型第27-32页
        2.5.1 单量子比特逻辑门与量子线路标示第27-28页
        2.5.2 多量子比特逻辑门第28-32页
    本章小结第32-33页
第三章 基于量子视觉表示的量子傅里叶变换第33-57页
    3.1 引言第33页
    3.2 基于NASS的量子视觉表示模型第33-35页
    3.3 扩展张量积和量子线路第35-39页
    3.4 量子傅里叶变换第39-47页
        3.4.1 量子傅里叶变换的第一个实现线路第40-42页
        3.4.2 量子傅里叶变换的第二个实现线路第42-44页
        3.4.3 量子傅里叶变换的第三个实现线路第44-46页
        3.4.4 量子傅里叶变换的第四个实现线路第46-47页
    3.5 二维和三维量子傅里叶变换第47-51页
        3.5.1 二维量子傅里叶变换第47-49页
        3.5.2 三维量子傅里叶变换第49-51页
    3.6 仿真实验第51-56页
    本章小结第56-57页
第四章 量子图像边缘提取算法第57-94页
    4.1 引言第57页
    4.2 NEQR量子图像表示第57-58页
    4.3 量子线路设计第58-72页
        4.3.1 并行加法器(PA)第58-60页
        4.3.2 并行减法器(PS)第60-63页
        4.3.3 加倍操作(DO)第63-64页
        4.3.4 X-移位变换和Y-移位变换第64-65页
        4.3.5 量子酉算子U_S第65-66页
        4.3.6 量子阈值运算U_T第66-67页
        4.3.7 量子图像减半操作U_H第67-68页
        4.3.8 量子图像加运算第68-70页
        4.3.9 量子图像减运算第70-72页
    4.4 基于经典Sobel算法的量子图像边缘检测第72-80页
        4.4.1 经典Sobel边缘提取算法第72-74页
        4.4.2 量子图像边缘检测的工作流程第74页
        4.4.3 量子线路实现Sobel模版计算第74-77页
        4.4.4 量子图像边缘提取的线路实现第77-78页
        4.4.5 线路复杂度分析第78-80页
    4.5 基于Laplacian算子和零交叉方法的量子图像边缘提取算法第80-91页
        4.5.1 图像的一阶梯度第80页
        4.5.2 拉普拉斯算子第80-82页
        4.5.3 零交叉检测第82-83页
        4.5.4 图像掩码计算第83-86页
        4.5.5 量子图像的边界提取QLaplacian第86-90页
        4.5.6 线路的复杂度分析第90-91页
    4.6 仿真实验第91-93页
        4.6.1 基于Sobel算子的量子图像边缘提取算法仿真实验第91页
        4.6.2 基于Laplacian算子和零交叉方法的量子图像边缘提取算法仿真实验第91-93页
    本章小结第93-94页
第五章 灰度图像的量子形态学梯度算法第94-109页
    5.1 引言第94页
    5.2 经典灰度图像的形态学梯度操作第94-96页
        5.2.1 灰度图像膨胀操作第94-95页
        5.2.2 灰度图像腐蚀操作第95-96页
        5.2.3 形态学梯度操作第96页
    5.3 简单的量子门和量子线路设计第96-102页
        5.3.1 简单量子门第96-97页
        5.3.2 量子移位的加和减操作第97-99页
        5.3.3 量子比较线路QCOL和QCOS第99-102页
    5.4 量子灰度图像形态学梯度的线路设计第102-106页
        5.4.1 量子灰度图像形态学梯度操作框架第103页
        5.4.2 量子灰度图像的膨胀和腐蚀第103-105页
        5.4.3 量子灰度图像的形态学梯度第105-106页
    5.5 线路复杂度和仿真实验第106-107页
        5.5.1 线路复杂度分析第106-107页
        5.5.2 实验仿真结果第107页
    本章小结第107-109页
第六章 总结与展望第109-111页
    6.1 论文工作总结第109-110页
    6.2 研究展望第110-111页
参考文献第111-118页
攻读博士学位期间发表的学术论文第118-121页
致谢第121页

 
论文编号BS3166019,这篇论文共121
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