양자 이미지

Quantum image

양자 병렬화를 이용하는 양자 연산은 어떤 [1]문제에 있어서는 원칙적으로 고전적인 컴퓨터보다 빠르다.양자 이미지는 기존의 이미지 정보가 아닌 양자 기계 시스템에서 이미지 정보를 인코딩하고 있으며, 고전적인 양자 정보 처리를 대체하면 이러한 [2]과제를 일부 완화할 수 있습니다.

인간은 대부분의 정보를 눈을 통해 얻는다.따라서 시각 데이터의 분석은 우리 뇌의 가장 중요한 기능 중 하나이며 시각 데이터를 처리하는 데 있어 높은 효율성을 가지고 발전해 왔다.현재, 이미지와 비디오와 같은 시각적 정보가 인터넷 데이터 트래픽의 가장 큰 부분을 차지하고 있습니다.이 정보를 처리하려면 훨씬 더 큰 계산 [3]능력이 필요합니다.

양자역학의 법칙은 이미지 데이터가 적절한 물리적 [4]시스템의 양자 상태로 인코딩될 경우 일부 작업에 필요한 자원을 몇 배나 줄일 수 있도록 합니다.연구진은 이미지 데이터를 인코딩하는 데 적합한 방법을 논의하고 단일 논리 연산으로 이미지 부분 간의 경계를 검출할 수 있는 새로운 양자 알고리즘을 개발한다.이 엣지 검출 조작은, 이미지의 사이즈와는 무관합니다.다른 알고리즘도 몇 가지 설명합니다.그들이 실제로 작동한다는 것은 이론적으로나 실험적으로 증명되었다.이것은 실용적인 양자 화상 처리를 시연하는 첫 번째 실험이다.영상처리를 위한 이론 및 실험 양자컴퓨팅에 상당한 진전을 이루며, 시각데이터의 양자정보처리 분야에서 향후 연구를 자극할 것이다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Lloyd, Seth (23 August 1996). "Universal Quantum Simulators". Science. American Association for the Advancement of Science. 273 (5278): 1073–1078. Bibcode:1996Sci...273.1073L. doi:10.1126/science.273.5278.1073. eISSN 1095-9203. ISSN 0036-8075. LCCN 17024346. OCLC 1644869. PMID 8688088.
  2. ^ Sasaki, Masahide; Carlini, Alberto; Jozsa, Richard (17 July 2001). "Quantum template matching". Physical Review A. American Physical Society. 64 (2): 22317. arXiv:quant-ph/0102020. Bibcode:2001PhRvA..64b2317S. doi:10.1103/PhysRevA.64.022317. eISSN 1094-1622. ISSN 1050-2947. OCLC 21266025.
  3. ^ Gonzalez, Rafael C.; Woods, Richard E. (30 March 2017). Digital Image Processing (4th ed.). Pearson. ISBN 978-0133356724. OCLC 987436552.
  4. ^ Yao, Xi-Wei; Wang, Hengyan; Liao, Zeyang; Chen, Ming-Cheng; Pan, Jian; et al. (11 September 2017). "Quantum Image Processing and Its Application to Edge Detection: Theory and Experiment". Physical Review X. American Physical Society. 7 (3): 31041. arXiv:1801.01465. Bibcode:2017PhRvX...7c1041Y. doi:10.1103/physrevx.7.031041. ISSN 2160-3308. LCCN 2011201149. OCLC 706478714.