量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• 信息科學

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302422679

版次：1

商品編碼：11910175

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

量子圖像處理是近幾年剛剛興起的研究方嚮，是融閤量子信息、量子計算、圖像處理、數學等形成的新興交叉學科。雖然該方麵的研究還很不成熟，在物理實現上還存在許多睏難，但是它的理論優勢很可能對未來計算工具的發展産生深遠影響。本書是結閤作者的科研工作，對量子圖像處理進行係統的總結和評述。

內容簡介

量子圖像處理是近幾年剛剛興起的研究方嚮，是融閤量子信息、量子計算、圖像處理、數學等形成的新興交叉學科。本書在簡要介紹量子計算知識的基礎上，總結瞭量子圖像處理方麵的研究現狀，並著重介紹本書作者在量子圖像處理方麵的研究成果，包括量子圖像錶示、量子圖像置亂、量子圖像幾何操作、量子僞彩色處理、量子信息隱藏等方麵。 對量子圖像處理感興趣的科研人員可以選用本書作為入門讀物或者參考書。

作者簡介

薑楠，北京工業大學計算機學院副教授，碩士生導師。主要研究方嚮包括量子圖像處理、內容安全和計算智能。發錶科研論文70餘篇，其中SCI檢索20餘篇；撰寫著作4部；授權發明專利10餘項；主持國傢自然科學基金、北京市自然科學基金等項目。擔任多個國際期刊審稿人。所指導的學生多人次獲得國傢奬學金、科技之星等奬勵和稱號，並多次獲得全國和校級科技競賽奬勵。

目錄

第1章緒論 1.1研究意義 1.2量子圖像處理的産生與發展 1.3本書組織結構 第2章量子計算基礎知識 2.1量子計算和量子計算機 2.1.1量子態及其疊加 2.1.2量子態的時間演化及其幺正性 2.1.3糾纏 2.1.4量子不可剋隆定理...5.3.4量子Hilbert逆置亂 5.3.5量子Hilbert置亂的例子 5.3.6網絡復雜度 5.4本章小結 第6章量子圖像幾何操作 6.1量子圖像縮放 6.1.1圖像縮放概述 6.1.2基於最近鄰的圖像縮放原理 6.1.3量子圖像放大 6.1.4量子圖像縮小 6.1.5量子圖像縮放的例子...8.1量子LSB信息隱藏 8.1.1經典LSB信息隱藏 8.1.2量子LSB信息隱藏 8.1.3量子LSB分塊信息隱藏 8.1.4實驗模擬與分析 8.2基於Moiré條紋的量子信息隱藏 8.2.1莫爾效應 8.2.2基於莫爾條紋的量子信息隱藏 8.2.3提取操作 8.2.4實驗模擬與分析 8.3本章小結 參考文獻

前言/序言

1982年，諾貝爾物理學奬得主理查德·費曼提齣，量子計算機的計算速度遠遠超過經典計算機。20世紀90年代，Shor提齣的量子素數因子分解算法以及Grover提齣的量子搜索算法，證明瞭量子計算機的計算能力。越來越多的研究人員開始探索量子計算機上的各種應用，量子圖像處理便是其中之一。
之所以要研究量子圖像處理，筆者認為有兩個主要原因： 一是量子所具有的疊加、糾纏等特性可以大大提高復雜圖像處理算法的效率； 二是缺少圖形圖像的計算機已經無法想象，作為新型計算工具的量子計算機必須迎閤用戶的這一需求，具有圖像處理功能。
量子圖像處理是近幾年剛剛興起的研究方嚮，是融閤量子信息、量子計算、圖像處理、數學等形成的新興交叉學科。雖然該方麵的研究還很不成熟，在物理實現上還存在許多睏難，但是它的理論優勢很可能對未來計算工具的發展産生深遠影響。
本書在簡要介紹量子計算知識的基礎上，總結瞭量子圖像處理方麵的研究現狀，並著重介紹筆者在量子圖像處理方麵的研究成果，具體內容如下：
第1章緒論部分，主要介紹量子圖像處理的研究意義，以及國內外目前關於量子圖像處理方麵的研究現狀，列舉瞭當前量子圖像錶示和量子圖像處理算法方麵的一些研究成果。
第2章主要介紹量子計算基礎知識，包括量子態的錶示、態疊加原理、量子係統的演化、量子態糾纏、不可剋隆定理等，分析瞭量子計算機相比於經典計算機在時間和空間上的優勢，並簡要介紹量子計算中的基本量子邏輯門和量子比特的概念。
第3章介紹量子圖像處理的相關工作，分彆對量子圖像錶示和處理算法兩方麵的工作進行總結、分析和展望。量子圖像錶示方麵，按時間順序介紹瞭Qubit Lattice、Real Ket、Entangled Image、FRQI、NEQR、NAQSS等錶示方法。處理算法方麵，按類彆介紹幾何變換、色彩處理、特徵提取、圖像分割、圖像置亂、圖像加密、信息隱藏和數字水印等方麵的研究現狀。
從第4章開始，介紹筆者在量子圖像處理方麵的研究成果。第4章給齣一個新的量子圖像錶示方法GQIR。GQIR是對NEQR量子圖像錶示方法的改進，它可以錶示任意H×W尺寸的量子圖像，其中H和W是任意的正整數。GQIR錶示方法不僅可以錶示灰度圖像，還可以錶示彩色圖像，因為GQIR用q個量子比特錶示顔色信息，這裏的q是圖像色深，通常當q=2時，錶示二進製圖像； 當q=8時，錶示灰度值圖像； 當q=24時，錶示彩色圖像。後續章節的圖像處理算法都是基於GQIR錶示方法展開的。
第5章對量子圖像置亂展開瞭研究，研究量子圖像的Arnold、Fibonacci、Hilbert 3種置亂及其逆置亂方法。這3種置亂均是圖像處理中常用的置亂方法。Arnold置亂和Fibonacci置亂較為相似，都是基於加法綫路實現的。Hilbert置亂是采用逐步迭代的方法實現的。量子置亂僅需對坐標信息處理一次即可，無須一個像素一個像素地處理。
第6章研究瞭量子圖像幾何操作，包括圖像縮放和圖像平移。圖像縮放方麵，給齣基於最近鄰的圖像放大和縮小算法，縮放倍數是2m這種形式，這是首次提齣的能夠改變圖像尺寸的量子圖像處理算法。圖像平移方麵，研究瞭圖像整體平移和循環平移。X軸方嚮的平移和Y軸方嚮的平移，這兩個部分的原理相同，且執行過程沒有先後之分。
第7章主要研究量子圖像處理中僞彩色處理算法，研究基於密度分層方法的僞彩色處理的量子實現。以GQIR量子圖像錶示方法為基礎，通過分析經典量子僞彩色編碼方案，結閤量子信息理論知識，給齣瞭量子算法，量子算法中定義瞭量子色圖QCR。以GQIR和QCR為基礎完成量子僞彩色編碼的研究工作。
第8章給齣兩個量子圖像信息隱藏算法，一個是量子LSB信息隱藏； 另一個是基於莫爾條紋的信息隱藏。LSB在經典圖像信息隱藏中是一個重要的算法，筆者將其移植到量子計算機中，給齣兩個LSB量子算法，包括一般算法和分塊算法，無論哪種算法都是盲提取的。莫爾效應指的是具有周期結構的點紋或綫紋重疊時能産生異於原點紋和綫紋的波紋圖樣的現象，基於莫爾條紋的量子信息隱藏將載體圖像和消息圖像重疊在一起，完成信息的嵌入。提取時需要原始載體的參與，屬於非盲信息隱藏。
參考文獻列齣瞭書中引用的全部文獻，在此嚮所有文獻的作者錶示感謝，同時也嚮由於疏忽而未被列齣的作者錶示歉意。
國傢自然科學基金項目（61502016）、北京工業大學京華人纔項目（2014�睯H�睱06）和北京交通大學中央高校基本科研業務費項目（2015JBM027）為本書的齣版提供瞭資金支持。
感謝北京工業大學段立娟教授對本書的齣版給予的支持和幫助。還感謝王健博士等本領域學者以及研究生吳文亞、王珞、趙娜、慕悅等為本書提供相關素材。
量子圖像處理的研究剛剛起步，是一個發展迅速的領域，要對其進行係統的總結和評述，對於筆者來說是十分睏難的任務，本書隻能看作是筆者在這一方嚮上的一種努力和嘗試，不妥之處在所難免，誠懇地歡迎讀者批評指正。
薑楠2015年12月

《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》 探索數字世界的無限可能，駕馭信息洪流的革新浪潮 在這個信息爆炸、技術迭代日新月異的時代，圖像信息作為人類感知世界、交流思想、記錄曆史最直觀、最豐富的方式之一，其處理與分析的效率與精度，直接關係到科技發展的深度與廣度。從科學研究的精密測量，到醫療診斷的早期預警；從自動駕駛的智能感知，到虛擬現實的沉浸體驗；從安防監控的實時追蹤，到文化遺産的數字化保護，無不深刻地依賴於高效、準確的圖像處理技術。而當我們將目光投嚮電子信息技術的前沿，一個顛覆性的力量正在悄然崛起，它以一種全新的視角和運算範式，為解決傳統圖像處理麵臨的瓶頸問題帶來瞭曙光——這就是量子計算在圖像處理領域的應用。 《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》並非僅僅是對現有圖像處理技術的簡單羅列或機械式升級，它是一次深入的、前瞻性的探索，旨在揭示量子計算如何從根本上重塑我們處理和理解圖像的方式。本書將帶領讀者穿越經典計算的藩籬，進入一個由量子比特、疊加態、量子糾纏所構築的全新計算空間，去理解那些對於經典計算機而言遙不可及的復雜計算任務，如何在量子世界中獲得高效的解決方案。 本書內容概述： 本書的內容設計，力求既有紮實的理論基礎，又不乏生動的實踐指導，確保讀者能夠全麵、深入地理解量子圖像處理的核心思想與發展脈絡。 第一部分：量子計算基礎與圖像處理的挑戰 在正式進入量子圖像處理的奇妙世界之前，我們首先需要建立堅實的理論基石。本部分將係統地介紹量子計算的基本概念，包括： 量子比特（Qubit）的奧秘： 深入剖析量子比特與經典比特的本質區彆，理解其所蘊含的疊加態（Superposition）和糾纏態（Entanglement）等核心量子特性，以及它們如何為計算能力帶來指數級的飛躍。我們將通過生動形象的比喻和數學模型，幫助讀者建立對這些抽象概念的直觀理解。 量子門與量子電路： 介紹構成量子計算的基本單元——量子門，以及如何通過邏輯組閤量子門來構建復雜的量子電路。我們將重點講解與圖像處理任務相關的常見量子門操作，例如Hadamard門、CNOT門等，並探討它們在執行特定計算時的作用。 量子算法導論： 概述一些具有裏程碑意義的量子算法，如Shor算法和Grover算法，雖然它們並非直接針對圖像處理，但其展現齣的量子加速能力，為我們理解量子算法在解決特定問題時的優勢提供瞭重要的啓示。我們將討論這些算法背後的數學原理和計算思想。 經典圖像處理的瓶頸與需求： 詳細分析當前經典圖像處理技術在麵對海量數據、高維度特徵、復雜模式識彆等問題時所遇到的性能瓶頸，例如計算復雜度過高、訓練時間長、難以捕捉全局關聯性等。這將為引齣量子圖像處理的必要性和潛力奠定基礎。 第二部分：量子算法在圖像處理中的關鍵應用 本部分是本書的核心，我們將聚焦於如何將量子計算的獨特優勢應用於圖像處理的各個關鍵環節，逐一剖析具體的量子算法設計與實現策略。 量子圖像錶示與編碼： 像素值編碼： 探討如何將圖像的像素信息高效地編碼到量子態中。我們將介紹不同於經典存儲方式的量子態編碼方案，例如基於振幅編碼、相位編碼等，以及它們如何最大限度地利用量子比特的存儲能力。 圖像特徵編碼： 討論如何將圖像的全局或局部特徵，如邊緣、紋理、形狀等，映射到量子態的特定屬性上。例如，如何利用量子態的疊加性來同時錶示圖像的多個特徵，或利用糾纏性來捕捉像素之間的空間關聯。 量子圖像濾波與增強： 基於量子傅裏葉變換的濾波： 介紹量子傅裏葉變換（Quantum Fourier Transform, QFT）在加速圖像頻域濾波過程中的潛力。我們將分析QFT如何以指數級的時間復雜度完成傅裏葉變換，從而實現對圖像進行高效的低通、高通濾波等操作。 量子形態學處理： 探索量子計算在膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等形態學操作中的應用。我們將研究如何設計量子算法來實現這些操作，以達到圖像去噪、連通組件分析等目的。 量子邊緣檢測： 分析如何利用量子算法來提高邊緣檢測的效率和精度，例如通過量子梯度計算或基於量子模式匹配的方法。 量子圖像分割： 基於量子聚類的分割： 探討如何利用量子K-means、量子DBSCAN等量子聚類算法來對圖像進行分割。我們將重點關注量子算法在處理高維特徵空間和海量數據時的性能優勢。 基於量子圖算法的分割： 研究如何將圖像構建為量子圖，並利用量子圖算法（如最大流/最小割）來實現圖像的語義分割或實例分割。 量子圖像檢索與識彆： 基於量子相似性度量的檢索： 介紹如何利用量子態的相似性度量（如保真度、距離）來快速檢索相似的圖像。我們將分析量子算法在加速大規模圖像數據庫檢索方麵的潛力。 量子支持嚮量機（QSVM）： 探討QSVM在圖像分類任務中的應用，分析其在高維特徵空間中的優勢。 量子神經網絡（QNN）在圖像識彆中的探索： 介紹當前QNN在圖像識彆領域的初步研究進展，包括如何設計量子捲積神經網絡（QCNN）等模型，以及它們在處理圖像數據時的獨特計算機製。 量子圖像壓縮： 基於量子信息論的壓縮： 探索利用量子信息論的原理，例如量子熵，來設計更高效的圖像壓縮算法。 量子數據壓縮算法： 分析量子壓縮感知等方法在圖像數據稀疏錶示和重建中的應用。 第三部分：量子圖像處理的實現與未來展望 在掌握瞭量子圖像處理的核心理論與應用之後，本部分將著眼於實際的實現路徑和未來的發展趨勢。 量子硬件平颱與挑戰： 現有量子計算硬件概覽： 介紹目前主流的量子計算硬件技術，如超導量子比特、離子阱、光量子計算等，並分析它們在處理圖像數據時的適用性與局限性。 噪聲與容錯： 深入討論當前量子計算機麵臨的噪聲問題（Decoherence）以及量子糾錯（Quantum Error Correction）技術的重要性，這對實現可靠的量子圖像處理至關重要。 可擴展性與互聯性： 探討未來量子計算平颱的可擴展性以及不同量子處理器之間的互聯問題。 混閤量子-經典算法： 變分量子算法： 重點介紹變分量子算法（Variational Quantum Algorithms, VQA）在圖像處理中的應用，如利用參數化的量子電路與經典優化器相結閤，來解決圖像處理問題。 量子加速器： 探討如何將量子計算作為經典計算的加速器，處理圖像處理中的特定計算密集型子任務。 量子圖像處理的實際應用場景： 科學研究： 展望量子圖像處理在天文學、粒子物理學、材料科學等領域圖像數據分析中的潛力。 醫療健康： 討論在醫學影像分析（如MRI、CT掃描）、病理圖像診斷等方麵，量子圖像處理可能帶來的突破。 自動駕駛與機器人視覺： 分析量子計算如何提升自動駕駛係統對復雜環境的感知能力，以及在機器人視覺中的應用。 虛擬現實與增強現實： 探討量子圖像處理在生成更高質量、更逼真的虛擬場景中的作用。 未來的研究方嚮與挑戰： 算法的標準化與優化： 探討如何設計更高效、更通用的量子圖像處理算法，並實現算法的標準化。 軟件與工具鏈的發展： 關注量子圖像處理相關的軟件庫、開發框架的構建，降低開發門檻。 理論與實踐的結閤： 強調理論研究與實際硬件實現的緊密結閤，共同推動量子圖像處理技術的進步。 倫理與安全考量： 簡要討論量子圖像處理技術發展可能帶來的倫理與安全問題。 《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》將以嚴謹的學術態度，結閤清晰的邏輯結構，為讀者提供一個全麵、深入、富有啓發性的學習平颱。無論您是量子計算的研究者、電子信息領域的工程師，還是對前沿科技充滿好奇的探索者，本書都將是您理解並擁抱量子時代圖像處理革命的寶貴指南。我們相信，通過這本書的閱讀，您將能夠更好地把握這一顛覆性技術的脈絡，洞察其未來的無限可能，並為這一激動人心的領域貢獻您的智慧與力量。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 作為一名電子信息工程專業的學生，我一直在尋找能夠拓寬視野、引領未來的書籍，而《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》恰好滿足瞭我的需求。這本書的獨特之處在於，它將量子計算的抽象概念與圖像處理這一具體應用場景緊密結閤。書中對量子比特的構建、量子邏輯門的操作以及如何設計能夠處理圖像信息的量子電路進行瞭詳細的闡述。我尤其對書中關於量子態的初始化和測量過程在圖像數據編碼和解碼中的作用的討論印象深刻。此外，書中還介紹瞭一些基於量子退火和量子變分算法的圖像處理方法，這些方法在解決復雜的優化問題，如圖像配準和目標跟蹤方麵，展現齣巨大的潛力。雖然書中對量子硬件的要求和實現難度有所提及，但更多的是強調瞭理論上的可行性和未來發展方嚮。讀完這本書，我感覺自己對“量子”不再是模糊的概念，而是有瞭更具體的認識，也對電子信息技術的發展方嚮有瞭更清晰的把握，相信未來在科研和工程實踐中，這些知識會非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 讀瞭這本《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》後，我真的被它那種深入淺齣的講解方式所摺服。書中關於量子疊加態如何用於像素信息的錶示，以及量子糾纏在圖像特徵提取上的應用，都讓我大開眼界。作者並沒有止步於理論的堆砌，而是花瞭大量的篇幅去解釋這些量子現象如何轉化為實際的圖像處理算法，比如量子傅裏葉變換在圖像去噪和增強中的潛力，還有量子近鄰搜索算法在圖像分割上的創新思路。最讓我印象深刻的是，書中還探討瞭量子計算在處理海量高分辨率圖像數據時的優勢，例如在醫學影像分析、遙感圖像解譯等領域，量子算法有望帶來前所未有的速度提升和精度改進。雖然一些數學推導部分對於非專業讀者來說可能略顯晦澀，但總體而言，作者通過大量的圖示和通俗的比喻，成功地將一個前沿且復雜的領域變得易於理解。這本書不僅僅是知識的傳遞，更像是一次思維的啓迪，讓我開始重新審視傳統圖像處理的局限性，並對未來量子技術在這一領域的顛覆性變革充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 這本《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》是一本非常值得推薦的書籍，尤其適閤那些對前沿科技充滿好奇的讀者。它成功地將量子物理的奇妙世界與我們日常接觸的圖像處理技術巧妙地融閤在一起。書中對量子算法在圖像去噪、邊緣檢測、圖像修復等基礎任務中的優化潛力進行瞭詳實的分析，並提齣瞭許多富有創意的解決方案。我特彆喜歡書中關於量子態相乾性在圖像特徵提取中如何被利用的講解，這為我們提供瞭一種全新的視角來理解和處理圖像數據。此外，書中還探討瞭量子計算在隱私保護和加密圖像數據方麵的潛在應用，這對於當前日益增長的數據安全需求來說，具有重要的現實意義。雖然書中部分數學公式可能需要一些基礎纔能理解，但整體而言，這本書的語言清晰流暢，結構嚴謹，通過大量的實例和圖錶，將復雜的理論變得生動易懂，讓我對量子圖像處理這一新興領域有瞭全麵而深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》這本書的價值在於其前瞻性和探索性。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一份對未來計算科學和信息處理發展趨勢的深刻洞察。書中對量子算法在復雜圖像識彆、三維重建以及超分辨率成像等方麵的應用潛力進行瞭深入的探討。我尤其被書中關於量子態的量子化和量子傅裏葉變換如何用於加速圖像分析的章節所吸引。作者通過對比經典算法的效率瓶頸，生動地展示瞭量子計算在處理高維度、大規模圖像數據時所能帶來的指數級加速。盡管書中涉及的量子比特的相乾性、退相乾等概念需要一定的背景知識纔能完全消化，但作者努力用直觀的圖示和類比來輔助理解。這本書讓我深刻認識到，量子計算並非遙不可及，而是正在逐步滲透到各個應用領域，而圖像處理作為信息處理的核心環節，無疑將是量子革命的重要受益者之一。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 坦白說，在翻閱《量子圖像處理/電子信息前沿技術叢書》之前，我對量子計算在圖像處理領域的應用知之甚少。然而，這本書以一種極其引人入勝的方式，為我打開瞭一扇全新的大門。書中從量子信息論的基礎齣發，循序漸進地講解瞭如何利用量子態的疊加性來高效編碼圖像信息，以及如何利用量子糾纏來加速圖像間的相似性計算。我特彆喜歡書中對量子圖像壓縮算法的介紹，它解釋瞭如何利用量子態的奇特性來大幅減少存儲空間，同時保證圖像的質量。另一個讓我興奮的部分是關於量子增強學習在圖像識彆中的應用，作者詳細介紹瞭如何設計量子神經網絡來訓練模型，並取得瞭超越經典算法的性能。雖然我不是量子物理學背景齣身，但書中清晰的邏輯和豐富的例子，讓我能夠理解其中的核心思想。這本書不僅提升瞭我對圖像處理技術的理解，更讓我對計算科學的未來充滿瞭好奇和憧憬，它無疑是一本值得反復研讀的優秀讀物。

評分☆☆☆☆☆

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還是很新的一本書，值得參考

評分☆☆☆☆☆

慢慢讀......雖然很薄。

評分☆☆☆☆☆

是正版

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不錯的書，正版

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正品，質量不錯，服務到傢。

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量子圖像處理領域為數不多的作品！學習學習！

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