申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2020-10-28

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN112258543B

主分类号：G06T7/136

分类号：G06T7/136;G06T7/11;G06T7/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.02.09#实质审查的生效;2021.01.22#公开

摘要：本发明涉及一种新的量子图像存储模型NEQR表达的量子图像自适应分割方法，属于量子计算领域。该方法包括以下步骤：S1：制备待分割图像和辅助图像的NEQR表达式；S2：设计量子图像自适应阈值分割算法的量子线路，并对S1制备的量子图像表达式进行自适应分割处理；S3：对S2处理之后的量子图像表达式进行测量，得到图像表达式中的信息，并将其转化为图像信息。本发明通过加入辅助图像并对辅助量子比特位进行复用，能降低量子线路中的量子比特位和量子元件的数量，大幅度提高了量子图像算法的性能，使得量子图像自适应分割算法的仿真更加高效，为处理更大尺寸的量子图像打下了基础。

主权项：1.一种量子图像存储模型NEQR表达的量子图像自适应分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：制备待分割图像和辅助图像的NEQR表达式，包括：S11：获取辅助图像的信息，所述信息包括图像的灰度信息，图像的尺寸信息和数量信息；所述辅助图像信息的获取方法：辅助图像的数量和灰度信息与待分割图像的其中一个自适应区域内的像素个数和灰度值有关，在待分割图像对应的自适应区域中从第一个像素开始进行该区域内顺时针旋转像素，每旋转一次得到一张灰度图像，直至遍历每一个自适应区域内的所有像素，便完成辅助图像的信息的获取；S12：根据待处理图像的信息设置与之对应的量子比特位；所述量子比特位的设置方法为：待处理图像的灰度值设置范围为[0,2m]，尺寸大小为2n×2n，则每幅图像对应的灰度信息为m个量子比特，由于待处理图像和辅助图像共用位置信息，需2n个量子比特和2个辅助量子比特；S13：通过待分割图像与辅助图像共用相同的位置信息来控制各自的灰度信息，得到像素位置信息与灰度信息的唯一映射的量子序列；S2：设计量子图像阈值自适应分割算法的量子线路，并对S1制备的量子图像表达式进行自适应分割处理，包括：S21：设计n位等位量子加法器，将待分割图像与辅助图像的对应位置灰度信息相加；S22：设计量子除法器，将步骤S21中所得到的灰度信息之和除以待分割图像与辅助图像个数之和k，得到的整数商作为相应的自适应阈值；S23：设计量子比较器，将待分割图像中的灰度信息与步骤S22中所得到的自适应阈值进行比较得到分割后图像的灰度信息；步骤S21具体为：S211：首先通过控-控-非Toffoli门使两数相加的进位信息存储在辅助比特|Ci上；其次通过可控非CNOT门使|a与|b两数相加，并将结果存储在量子比特|a上；再次通过控-控-非Toffoli门将|a+|b与上一次的进位|Ci-1相加后的进位信息存储在辅助比特上；最后通过可控非CNOT门使上一次的进位|Ci-1与|a+|b相加，并存储在量子比特上，输出为|Si，形成一个一位量子全加器；S212：利用S211中的一位量子全加器，通过将表示进位信息的量子比特|Ci与|Ci-1设置为两个恒定辅助位，并通过置零门在一位加法运算完成后对其进行不断复用，从而将n个一位量子全加器叠加到一起完成n位量子全加器的设计；S213：将S13中的所述输出量子比特作为S212中量子全加器的输入，使得待分割图像与辅助图像的像素完成相加运算；步骤S22具体为：S221：将S213中待分割图像与辅助图像的像素之和M所表示的量子比特作为被除数，待分割图像与辅助图像之和k作为除数，利用比较器对k和M进行比较，比较之前先将表示k的量子比特与表示M的量子比特从高位到低位依次对齐，比较结果作为控制位a，控制位a的值为：当k表示的量子比特小于M所表示的量子比特中与k对齐的量子比特时，控制位为0；反之为1；a作为控制位，控制商S的最高位，当控制位结果为1时，商S赋值1；当控制位结果为0时，商S赋值0；S222：将S221中的a作为控制位，在减法器的作用下，控制减法运算；减法运算的结果为b，除数与b的次高位对齐，并以b的最高位c为控制位对商的次高位赋值，c同时也是减法的控制位；S223：S222减法运算的结果为d，d作为新的循环的开始，除数k表示的量子比特与d的次高位对齐；S224：重复S221、S222、S223，完成除法运算保留到整数得到相应的分割阈值；步骤S23具体为：S231：所述比较器只有两种比较结果，整个比较过程仅需要两个辅助比特位就能完成，所述比较器的辅助位不会随着量子比较位的增加而增加；S232：辅助比特中设置控制位，并利用控-控-非Toffoli门将待分割图像中像素值大于阈值的像素置一，其余的像素值置零；S3：对S2处理之后的量子图像表达式进行测量，得到图像表达式中的灰度信息，并将其转化为图像信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于NEQR表达的量子图像自适应分割方法

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