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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302422679

版次：1

商品编码：11910175

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向，是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。虽然该方面的研究还很不成熟，在物理实现上还存在许多困难，但是它的理论优势很可能对未来计算工具的发展产生深远影响。本书是结合作者的科研工作，对量子图像处理进行系统的总结和评述。

内容简介

量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向，是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。本书在简要介绍量子计算知识的基础上，总结了量子图像处理方面的研究现状，并着重介绍本书作者在量子图像处理方面的研究成果，包括量子图像表示、量子图像置乱、量子图像几何操作、量子伪彩色处理、量子信息隐藏等方面。 对量子图像处理感兴趣的科研人员可以选用本书作为入门读物或者参考书。

作者简介

姜楠，北京工业大学计算机学院副教授，硕士生导师。主要研究方向包括量子图像处理、内容安全和计算智能。发表科研论文70余篇，其中SCI检索20余篇；撰写著作4部；授权发明专利10余项；主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目。担任多个国际期刊审稿人。所指导的学生多人次获得国家奖学金、科技之星等奖励和称号，并多次获得全国和校级科技竞赛奖励。

目录

第1章绪论 1.1研究意义 1.2量子图像处理的产生与发展 1.3本书组织结构 第2章量子计算基础知识 2.1量子计算和量子计算机 2.1.1量子态及其叠加 2.1.2量子态的时间演化及其幺正性 2.1.3纠缠 2.1.4量子不可克隆定理...5.3.4量子Hilbert逆置乱 5.3.5量子Hilbert置乱的例子 5.3.6网络复杂度 5.4本章小结 第6章量子图像几何操作 6.1量子图像缩放 6.1.1图像缩放概述 6.1.2基于最近邻的图像缩放原理 6.1.3量子图像放大 6.1.4量子图像缩小 6.1.5量子图像缩放的例子...8.1量子LSB信息隐藏 8.1.1经典LSB信息隐藏 8.1.2量子LSB信息隐藏 8.1.3量子LSB分块信息隐藏 8.1.4实验模拟与分析 8.2基于Moiré条纹的量子信息隐藏 8.2.1莫尔效应 8.2.2基于莫尔条纹的量子信息隐藏 8.2.3提取操作 8.2.4实验模拟与分析 8.3本章小结 参考文献

前言/序言

1982年，诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼提出，量子计算机的计算速度远远超过经典计算机。20世纪90年代，Shor提出的量子素数因子分解算法以及Grover提出的量子搜索算法，证明了量子计算机的计算能力。越来越多的研究人员开始探索量子计算机上的各种应用，量子图像处理便是其中之一。
之所以要研究量子图像处理，笔者认为有两个主要原因： 一是量子所具有的叠加、纠缠等特性可以大大提高复杂图像处理算法的效率； 二是缺少图形图像的计算机已经无法想象，作为新型计算工具的量子计算机必须迎合用户的这一需求，具有图像处理功能。
量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向，是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。虽然该方面的研究还很不成熟，在物理实现上还存在许多困难，但是它的理论优势很可能对未来计算工具的发展产生深远影响。
本书在简要介绍量子计算知识的基础上，总结了量子图像处理方面的研究现状，并着重介绍笔者在量子图像处理方面的研究成果，具体内容如下：
第1章绪论部分，主要介绍量子图像处理的研究意义，以及国内外目前关于量子图像处理方面的研究现状，列举了当前量子图像表示和量子图像处理算法方面的一些研究成果。
第2章主要介绍量子计算基础知识，包括量子态的表示、态叠加原理、量子系统的演化、量子态纠缠、不可克隆定理等，分析了量子计算机相比于经典计算机在时间和空间上的优势，并简要介绍量子计算中的基本量子逻辑门和量子比特的概念。
第3章介绍量子图像处理的相关工作，分别对量子图像表示和处理算法两方面的工作进行总结、分析和展望。量子图像表示方面，按时间顺序介绍了Qubit Lattice、Real Ket、Entangled Image、FRQI、NEQR、NAQSS等表示方法。处理算法方面，按类别介绍几何变换、色彩处理、特征提取、图像分割、图像置乱、图像加密、信息隐藏和数字水印等方面的研究现状。
从第4章开始，介绍笔者在量子图像处理方面的研究成果。第4章给出一个新的量子图像表示方法GQIR。GQIR是对NEQR量子图像表示方法的改进，它可以表示任意H×W尺寸的量子图像，其中H和W是任意的正整数。GQIR表示方法不仅可以表示灰度图像，还可以表示彩色图像，因为GQIR用q个量子比特表示颜色信息，这里的q是图像色深，通常当q=2时，表示二进制图像； 当q=8时，表示灰度值图像； 当q=24时，表示彩色图像。后续章节的图像处理算法都是基于GQIR表示方法展开的。
第5章对量子图像置乱展开了研究，研究量子图像的Arnold、Fibonacci、Hilbert 3种置乱及其逆置乱方法。这3种置乱均是图像处理中常用的置乱方法。Arnold置乱和Fibonacci置乱较为相似，都是基于加法线路实现的。Hilbert置乱是采用逐步迭代的方法实现的。量子置乱仅需对坐标信息处理一次即可，无须一个像素一个像素地处理。
第6章研究了量子图像几何操作，包括图像缩放和图像平移。图像缩放方面，给出基于最近邻的图像放大和缩小算法，缩放倍数是2m这种形式，这是首次提出的能够改变图像尺寸的量子图像处理算法。图像平移方面，研究了图像整体平移和循环平移。X轴方向的平移和Y轴方向的平移，这两个部分的原理相同，且执行过程没有先后之分。
第7章主要研究量子图像处理中伪彩色处理算法，研究基于密度分层方法的伪彩色处理的量子实现。以GQIR量子图像表示方法为基础，通过分析经典量子伪彩色编码方案，结合量子信息理论知识，给出了量子算法，量子算法中定义了量子色图QCR。以GQIR和QCR为基础完成量子伪彩色编码的研究工作。
第8章给出两个量子图像信息隐藏算法，一个是量子LSB信息隐藏； 另一个是基于莫尔条纹的信息隐藏。LSB在经典图像信息隐藏中是一个重要的算法，笔者将其移植到量子计算机中，给出两个LSB量子算法，包括一般算法和分块算法，无论哪种算法都是盲提取的。莫尔效应指的是具有周期结构的点纹或线纹重叠时能产生异于原点纹和线纹的波纹图样的现象，基于莫尔条纹的量子信息隐藏将载体图像和消息图像重叠在一起，完成信息的嵌入。提取时需要原始载体的参与，属于非盲信息隐藏。
参考文献列出了书中引用的全部文献，在此向所有文献的作者表示感谢，同时也向由于疏忽而未被列出的作者表示歉意。
国家自然科学基金项目（61502016）、北京工业大学京华人才项目（2014�睯H�睱06）和北京交通大学中央高校基本科研业务费项目（2015JBM027）为本书的出版提供了资金支持。
感谢北京工业大学段立娟教授对本书的出版给予的支持和帮助。还感谢王健博士等本领域学者以及研究生吴文亚、王珞、赵娜、慕悦等为本书提供相关素材。
量子图像处理的研究刚刚起步，是一个发展迅速的领域，要对其进行系统的总结和评述，对于笔者来说是十分困难的任务，本书只能看作是笔者在这一方向上的一种努力和尝试，不妥之处在所难免，诚恳地欢迎读者批评指正。
姜楠2015年12月

《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》 探索数字世界的无限可能，驾驭信息洪流的革新浪潮 在这个信息爆炸、技术迭代日新月异的时代，图像信息作为人类感知世界、交流思想、记录历史最直观、最丰富的方式之一，其处理与分析的效率与精度，直接关系到科技发展的深度与广度。从科学研究的精密测量，到医疗诊断的早期预警；从自动驾驶的智能感知，到虚拟现实的沉浸体验；从安防监控的实时追踪，到文化遗产的数字化保护，无不深刻地依赖于高效、准确的图像处理技术。而当我们将目光投向电子信息技术的前沿，一个颠覆性的力量正在悄然崛起，它以一种全新的视角和运算范式，为解决传统图像处理面临的瓶颈问题带来了曙光——这就是量子计算在图像处理领域的应用。 《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》并非仅仅是对现有图像处理技术的简单罗列或机械式升级，它是一次深入的、前瞻性的探索，旨在揭示量子计算如何从根本上重塑我们处理和理解图像的方式。本书将带领读者穿越经典计算的藩篱，进入一个由量子比特、叠加态、量子纠缠所构筑的全新计算空间，去理解那些对于经典计算机而言遥不可及的复杂计算任务，如何在量子世界中获得高效的解决方案。 本书内容概述： 本书的内容设计，力求既有扎实的理论基础，又不乏生动的实践指导，确保读者能够全面、深入地理解量子图像处理的核心思想与发展脉络。 第一部分：量子计算基础与图像处理的挑战 在正式进入量子图像处理的奇妙世界之前，我们首先需要建立坚实的理论基石。本部分将系统地介绍量子计算的基本概念，包括： 量子比特（Qubit）的奥秘： 深入剖析量子比特与经典比特的本质区别，理解其所蕴含的叠加态（Superposition）和纠缠态（Entanglement）等核心量子特性，以及它们如何为计算能力带来指数级的飞跃。我们将通过生动形象的比喻和数学模型，帮助读者建立对这些抽象概念的直观理解。 量子门与量子电路： 介绍构成量子计算的基本单元——量子门，以及如何通过逻辑组合量子门来构建复杂的量子电路。我们将重点讲解与图像处理任务相关的常见量子门操作，例如Hadamard门、CNOT门等，并探讨它们在执行特定计算时的作用。 量子算法导论： 概述一些具有里程碑意义的量子算法，如Shor算法和Grover算法，虽然它们并非直接针对图像处理，但其展现出的量子加速能力，为我们理解量子算法在解决特定问题时的优势提供了重要的启示。我们将讨论这些算法背后的数学原理和计算思想。 经典图像处理的瓶颈与需求： 详细分析当前经典图像处理技术在面对海量数据、高维度特征、复杂模式识别等问题时所遇到的性能瓶颈，例如计算复杂度过高、训练时间长、难以捕捉全局关联性等。这将为引出量子图像处理的必要性和潜力奠定基础。 第二部分：量子算法在图像处理中的关键应用 本部分是本书的核心，我们将聚焦于如何将量子计算的独特优势应用于图像处理的各个关键环节，逐一剖析具体的量子算法设计与实现策略。 量子图像表示与编码： 像素值编码： 探讨如何将图像的像素信息高效地编码到量子态中。我们将介绍不同于经典存储方式的量子态编码方案，例如基于振幅编码、相位编码等，以及它们如何最大限度地利用量子比特的存储能力。 图像特征编码： 讨论如何将图像的全局或局部特征，如边缘、纹理、形状等，映射到量子态的特定属性上。例如，如何利用量子态的叠加性来同时表示图像的多个特征，或利用纠缠性来捕捉像素之间的空间关联。 量子图像滤波与增强： 基于量子傅里叶变换的滤波： 介绍量子傅里叶变换（Quantum Fourier Transform, QFT）在加速图像频域滤波过程中的潜力。我们将分析QFT如何以指数级的时间复杂度完成傅里叶变换，从而实现对图像进行高效的低通、高通滤波等操作。 量子形态学处理： 探索量子计算在膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等形态学操作中的应用。我们将研究如何设计量子算法来实现这些操作，以达到图像去噪、连通组件分析等目的。 量子边缘检测： 分析如何利用量子算法来提高边缘检测的效率和精度，例如通过量子梯度计算或基于量子模式匹配的方法。 量子图像分割： 基于量子聚类的分割： 探讨如何利用量子K-means、量子DBSCAN等量子聚类算法来对图像进行分割。我们将重点关注量子算法在处理高维特征空间和海量数据时的性能优势。 基于量子图算法的分割： 研究如何将图像构建为量子图，并利用量子图算法（如最大流/最小割）来实现图像的语义分割或实例分割。 量子图像检索与识别： 基于量子相似性度量的检索： 介绍如何利用量子态的相似性度量（如保真度、距离）来快速检索相似的图像。我们将分析量子算法在加速大规模图像数据库检索方面的潜力。 量子支持向量机（QSVM）： 探讨QSVM在图像分类任务中的应用，分析其在高维特征空间中的优势。 量子神经网络（QNN）在图像识别中的探索： 介绍当前QNN在图像识别领域的初步研究进展，包括如何设计量子卷积神经网络（QCNN）等模型，以及它们在处理图像数据时的独特计算机制。 量子图像压缩： 基于量子信息论的压缩： 探索利用量子信息论的原理，例如量子熵，来设计更高效的图像压缩算法。 量子数据压缩算法： 分析量子压缩感知等方法在图像数据稀疏表示和重建中的应用。 第三部分：量子图像处理的实现与未来展望 在掌握了量子图像处理的核心理论与应用之后，本部分将着眼于实际的实现路径和未来的发展趋势。 量子硬件平台与挑战： 现有量子计算硬件概览： 介绍目前主流的量子计算硬件技术，如超导量子比特、离子阱、光量子计算等，并分析它们在处理图像数据时的适用性与局限性。 噪声与容错： 深入讨论当前量子计算机面临的噪声问题（Decoherence）以及量子纠错（Quantum Error Correction）技术的重要性，这对实现可靠的量子图像处理至关重要。 可扩展性与互联性： 探讨未来量子计算平台的可扩展性以及不同量子处理器之间的互联问题。 混合量子-经典算法： 变分量子算法： 重点介绍变分量子算法（Variational Quantum Algorithms, VQA）在图像处理中的应用，如利用参数化的量子电路与经典优化器相结合，来解决图像处理问题。 量子加速器： 探讨如何将量子计算作为经典计算的加速器，处理图像处理中的特定计算密集型子任务。 量子图像处理的实际应用场景： 科学研究： 展望量子图像处理在天文学、粒子物理学、材料科学等领域图像数据分析中的潜力。 医疗健康： 讨论在医学影像分析（如MRI、CT扫描）、病理图像诊断等方面，量子图像处理可能带来的突破。 自动驾驶与机器人视觉： 分析量子计算如何提升自动驾驶系统对复杂环境的感知能力，以及在机器人视觉中的应用。 虚拟现实与增强现实： 探讨量子图像处理在生成更高质量、更逼真的虚拟场景中的作用。 未来的研究方向与挑战： 算法的标准化与优化： 探讨如何设计更高效、更通用的量子图像处理算法，并实现算法的标准化。 软件与工具链的发展： 关注量子图像处理相关的软件库、开发框架的构建，降低开发门槛。 理论与实践的结合： 强调理论研究与实际硬件实现的紧密结合，共同推动量子图像处理技术的进步。 伦理与安全考量： 简要讨论量子图像处理技术发展可能带来的伦理与安全问题。 《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》将以严谨的学术态度，结合清晰的逻辑结构，为读者提供一个全面、深入、富有启发性的学习平台。无论您是量子计算的研究者、电子信息领域的工程师，还是对前沿科技充满好奇的探索者，本书都将是您理解并拥抱量子时代图像处理革命的宝贵指南。我们相信，通过这本书的阅读，您将能够更好地把握这一颠覆性技术的脉络，洞察其未来的无限可能，并为这一激动人心的领域贡献您的智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这本《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》是一本非常值得推荐的书籍，尤其适合那些对前沿科技充满好奇的读者。它成功地将量子物理的奇妙世界与我们日常接触的图像处理技术巧妙地融合在一起。书中对量子算法在图像去噪、边缘检测、图像修复等基础任务中的优化潜力进行了详实的分析，并提出了许多富有创意的解决方案。我特别喜欢书中关于量子态相干性在图像特征提取中如何被利用的讲解，这为我们提供了一种全新的视角来理解和处理图像数据。此外，书中还探讨了量子计算在隐私保护和加密图像数据方面的潜在应用，这对于当前日益增长的数据安全需求来说，具有重要的现实意义。虽然书中部分数学公式可能需要一些基础才能理解，但整体而言，这本书的语言清晰流畅，结构严谨，通过大量的实例和图表，将复杂的理论变得生动易懂，让我对量子图像处理这一新兴领域有了全面而深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》这本书的价值在于其前瞻性和探索性。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来计算科学和信息处理发展趋势的深刻洞察。书中对量子算法在复杂图像识别、三维重建以及超分辨率成像等方面的应用潜力进行了深入的探讨。我尤其被书中关于量子态的量子化和量子傅里叶变换如何用于加速图像分析的章节所吸引。作者通过对比经典算法的效率瓶颈，生动地展示了量子计算在处理高维度、大规模图像数据时所能带来的指数级加速。尽管书中涉及的量子比特的相干性、退相干等概念需要一定的背景知识才能完全消化，但作者努力用直观的图示和类比来辅助理解。这本书让我深刻认识到，量子计算并非遥不可及，而是正在逐步渗透到各个应用领域，而图像处理作为信息处理的核心环节，无疑将是量子革命的重要受益者之一。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 坦白说，在翻阅《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》之前，我对量子计算在图像处理领域的应用知之甚少。然而，这本书以一种极其引人入胜的方式，为我打开了一扇全新的大门。书中从量子信息论的基础出发，循序渐进地讲解了如何利用量子态的叠加性来高效编码图像信息，以及如何利用量子纠缠来加速图像间的相似性计算。我特别喜欢书中对量子图像压缩算法的介绍，它解释了如何利用量子态的奇特性来大幅减少存储空间，同时保证图像的质量。另一个让我兴奋的部分是关于量子增强学习在图像识别中的应用，作者详细介绍了如何设计量子神经网络来训练模型，并取得了超越经典算法的性能。虽然我不是量子物理学背景出身，但书中清晰的逻辑和丰富的例子，让我能够理解其中的核心思想。这本书不仅提升了我对图像处理技术的理解，更让我对计算科学的未来充满了好奇和憧憬，它无疑是一本值得反复研读的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 读了这本《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》后，我真的被它那种深入浅出的讲解方式所折服。书中关于量子叠加态如何用于像素信息的表示，以及量子纠缠在图像特征提取上的应用，都让我大开眼界。作者并没有止步于理论的堆砌，而是花了大量的篇幅去解释这些量子现象如何转化为实际的图像处理算法，比如量子傅里叶变换在图像去噪和增强中的潜力，还有量子近邻搜索算法在图像分割上的创新思路。最让我印象深刻的是，书中还探讨了量子计算在处理海量高分辨率图像数据时的优势，例如在医学影像分析、遥感图像解译等领域，量子算法有望带来前所未有的速度提升和精度改进。虽然一些数学推导部分对于非专业读者来说可能略显晦涩，但总体而言，作者通过大量的图示和通俗的比喻，成功地将一个前沿且复杂的领域变得易于理解。这本书不仅仅是知识的传递，更像是一次思维的启迪，让我开始重新审视传统图像处理的局限性，并对未来量子技术在这一领域的颠覆性变革充满期待。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 作为一名电子信息工程专业的学生，我一直在寻找能够拓宽视野、引领未来的书籍，而《量子图像处理/电子信息前沿技术丛书》恰好满足了我的需求。这本书的独特之处在于，它将量子计算的抽象概念与图像处理这一具体应用场景紧密结合。书中对量子比特的构建、量子逻辑门的操作以及如何设计能够处理图像信息的量子电路进行了详细的阐述。我尤其对书中关于量子态的初始化和测量过程在图像数据编码和解码中的作用的讨论印象深刻。此外，书中还介绍了一些基于量子退火和量子变分算法的图像处理方法，这些方法在解决复杂的优化问题，如图像配准和目标跟踪方面，展现出巨大的潜力。虽然书中对量子硬件的要求和实现难度有所提及，但更多的是强调了理论上的可行性和未来发展方向。读完这本书，我感觉自己对“量子”不再是模糊的概念，而是有了更具体的认识，也对电子信息技术的发展方向有了更清晰的把握，相信未来在科研和工程实践中，这些知识会非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

书不错，快递员很热情

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书籍不错，物流很快。谢谢。

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