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基本信息
书名:量子图像处理
定价:39.00元
作者:姜楠
出版社:清华大学出版社
出版日期:2016-04-01
ISBN:9787302422679
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:0.4kg
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。
内容提要
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。
目录
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
2.2研究量子计算机的原因
2.3量子逻辑门
2.3.1一位门
2.3.2二位门
2.3.3多位门
2.3.4量子计算复杂性
2.4本章小结
第3章量子图像处理研究进展
3.1概述
3.2量子图像表示
3.2.1QubitLattice
3.2.2RealKet
3.2.3EntangledImage
3.2.4FRQI
3.2.5NEQR
3.2.6NAQSS
3.2.7QSMC&QSNC;
3.2.8QUALPI
3.3量子图像处理算法
3.3.1几何变换
3.3.2色彩处理
3.3.3图像分割
3.3.4特征提取
3.3.5图像置乱
3.3.6图像加密
3.3.7信息隐藏和数字水印
3.4本章小结
第4章量子图像表示
4.1INEQR
4.2GQIR
4.2.1GQIR表示
4.2.2图像制备
4.3本章小结
第5章量子图像置乱
5.1量子Arnold/Fibonacci置乱
5.1.1经典Arnold/Fibonacci置乱原理
5.1.2量子加法器
5.1.3量子模N加法器
5.1.4量子Arnold/Fibonacci置乱的GQIR表示
5.1.5量子Arnold/Fibonacci置乱的线路构建
5.1.6量子Arnold/Fibonacci逆置乱
5.1.7量子Arnold/Fibonacci置乱的例子
5.1.8置乱线路复杂度分析
5.2量子Arnold置乱的改进
5.2.1对已有方案的分析
5.2.2二进制运算的特殊性
5.2.3量子Arnold置乱的改进
5.2.4改进后算法的网络复杂度
5.3量子Hilbert置乱
5.3.1经典Hilbert置乱原理
5.3.2Hilbert矩阵迭代公式的变形
5.3.3量子Hilbert置乱
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
6.1.6网络复杂度
6.2量子图像平移
6.2.1图像平移概述
6.2.2量子比较器
6.2.3量子图像平移
6.2.4复杂性分析
6.2.5实验分析
6.3本章小结
第7章量子伪彩色处理
7.1经典伪彩色编码原理
7.2量子色图
7.2.1量子色图表示
7.2.2QCR的制备
7.3量子伪彩色处理编码方案
7.3.1量子算法
7.3.2量子伪彩色编码的实现
7.3.3复杂度分析
7.3.4量子伪彩色处理的例子
7.4本章小结
第8章量子信息隐藏
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
作者介绍
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。
文摘
序言
我很少给技术书籍写评价,但《数据驱动决策的艺术》这本书让我感到有必要表达一下我的震撼。它最大的突破在于,它成功地弥合了“数据分析”与“商业洞察”之间的巨大鸿沟。很多技术书籍只教你怎么跑模型,怎么清洗数据,但这本书却聚焦于如何将分析结果转化为具有说服力的商业故事。作者在书中展示了大量的图表设计原则,不是教你炫技,而是教你如何用最简洁、最不产生歧义的方式来传达数据背后的真相。书中的案例分析,很多都围绕着A/B测试的实际操作和结果解读,避免了那些过于理想化的假设,非常贴近实际业务的复杂性。阅读体验非常流畅,语言流畅且富有感染力,感觉自己不只是在学习数据分析技巧,更是在学习如何成为一个更具影响力的沟通者。这本书对提升团队整体的决策质量,具有立竿见影的效果。
评分我一直以为,要真正掌握这个领域的深度内容,就得啃那些动辄上千页的“大部头”,但《深度学习实践指南》这本书彻底颠覆了我的看法。它给我的感觉更像是一位经验丰富的大师坐在你旁边,手把手地带你走过每一个“坑”。这本书的厉害之处在于,它不仅仅停留在理论层面,而是将理论与实际项目紧密地结合在一起。书中大量的案例分析,每一个都取材于真实的工业场景,让我真切地感受到了在实际工作中会遇到哪些挑战,以及如何运用书中的知识去优雅地解决它们。更让我惊喜的是,作者对“工程化”的关注,从环境配置到模型部署的每一个环节都考虑得非常周全,这在很多偏理论的书籍中是看不到的。读完这本书,我感觉自己仿佛完成了一次高强度的实战训练,对整个技术栈的认知深度和广度都有了一个质的飞跃。
评分这本《XX技术精要》简直是为我这种初学者量身定做的!书里的讲解非常到位,理论部分没有一味地堆砌复杂的数学公式,而是用非常直观的方式把核心概念阐述清楚。尤其是关于算法的推导过程,作者似乎深谙读者的思维习惯,总能在我快要迷失在细节的时候,及时抛出一个清晰的类比或者图示,让人茅塞顿开。我记得有几个章节,我之前在别的资料上看了好几遍都没搞明白的难点,在这本书里,仅仅用了几页纸就清晰地梳理出来了。排版也做得非常人性化,重点内容加粗、关键步骤用不同颜色的字体区分,阅读起来毫不费力,简直是那种可以让人一口气读下去,并且读完后感觉收获满满的“干货”书。唯一美中不足的是,个别代码示例的注释可以再详细一些,但瑕不掩瑜,对于想要系统学习这方面知识的读者来说,这本书的价值绝对超出了它的价格。我强烈推荐给所有想从入门走向精通的朋友们。
评分这是一本真正体现了“匠人精神”的书籍!《现代系统架构设计》这本书,我断断续续读了快一个月,不是因为它难懂,而是因为里面的内容太值得细细品味了。作者在描述复杂的分布式系统概念时,运用了大量精妙的类比,比如将数据一致性比作社区投票,将网络延迟比作信息传递的成本,一下子就把那些抽象的概念拉到了我们日常生活的层面。书中对失败处理和容错机制的论述,堪称教科书级别,细节之丰富,考虑问题之周全,让人不得不佩服作者在真实世界中踩过的“雷”一定不少。我特别欣赏的是,这本书并没有盲目追逐最新的技术热点,而是把更多的篇幅放在了那些经过时间检验、真正决定系统稳定性的基石技术上。对于架构师或者有志于成为架构师的工程师来说,这本书提供的不仅仅是知识,更是一种看待和构建复杂系统的思维模式。
评分说实话,拿到《XX算法解析》这本书时,我有点犹豫,因为市面上同类书籍实在太多了,总担心内容陈旧或者重复。然而,这本书在处理经典算法时的视角非常新颖,它没有简单地复述教科书上的内容,而是深入挖掘了每个算法背后的设计哲学和历史演变。作者似乎对这个领域的发展脉络有着深刻的洞察力,他不仅告诉你“怎么做”,更重要的是告诉你“为什么是这样做的”,以及“在什么情况下应该选择A而不是B”。特别是关于性能优化那几章,作者通过详尽的实验对比,展示了不同优化策略在不同硬件平台上的实际效果差异,数据详实,结论可靠。这本书的行文风格是那种带着学者严谨又不失文人风骨的,读起来是一种享受,让人在获取知识的同时,还能感受到思维的碰撞与升华。绝对是书架上不可或缺的典藏级读物。
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