图像边缘检测的量子算法

作     者：李越 梁世东 

作者机构：中山大学物理学院物理系广东 广州 香港城市大学物理系香港 中山大学光电材料与技术国家重点实验室广东 广州中山大学广东省显示材料与技术重点实验室广东 广州 

出 版 物：《图像与信号处理》 (Journal of Image and Signal Processing)

年 卷 期：2020年第9卷第4期

页      面：173-178页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：量子算法 边缘检测 特征向量 哈密顿量设计 阈值控制 

摘      要：边缘检测是图像处理中的基本问题之一,边缘检测的许多算法是基于经典的图像处理技术。本文将介绍基于量子力学框架下的边缘检测量子算法,及其图像特征向量技术在图像检测中的应用。量子算法基于图像经典信息的量子化,通过图像处理中各类元素与量子力学基本物理量一一对应,通过图像特征构造的系统的哈密顿量,应用量子演化技术学习图像的轮廓,从而,给出我们期望的图像轮廓。我们应用像素灰度梯度、像素灰度的二阶差分、Sobel算子卷积等方法作为特征向量来构造哈密顿量。通过一组标准图(从BSDS500公开数据集的图片)测试我们的量子算法,结果显示我们的量子算法的灵敏度比传统Canny算法提高了25%,而且具有更强的抗噪声能力。