[發明專利]量子圖像匹配方法

有效

• 申請號: 201710428108.4
• 申請日: 2017-06-08
• 公開（公告）號: CN107204008B
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發明（設計）人: 周日貴;劉興奧
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: G06T7/32
• 分類號: G06T7/32
• 代理公司: 上海信好專利代理事務所(普通合伙) 31249
• 代理人: 朱成之

本發明涉及一種量子圖像匹配方法，結合量子計算與經典計算機圖像匹配技術，包含：S0、設定量子參考圖像的大小2ⁿ×2ⁿ，量子模板圖像的大小2^m×2^m；S1、采用NEQR方式制備及存儲量子參考圖像，得到量子參考圖像的NEQR的表達方式|I₀；S2、設計量子參考圖像的量子路線U₀，得到量子參考圖像的輸出狀態為S3、采用經典圖像處理方式制備及存儲量子模板圖像，并根據像素點坐標及對應的像素值均采用獨立的基本態表示方式，得到量子模板圖像的輸出狀態為|I₁；S4、根據量子參考圖像的輸出狀態、量子模板圖像的輸出狀態|I₁、以及增加設置的兩個輔助量子比特，進行量子圖像匹配。本發明利用基本的量子比特門，以及模塊化的量子線路來實現量子圖像匹配，匹配效率高，適用范圍廣。

技術領域

本發明涉及一種量子圖像匹配方法，具體是指一種量子圖像匹配線路的設計與實現方法，屬于量子圖像處理技術領域。

背景技術

1982年，諾貝爾物理學獎得主理查德·費曼提出，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提出的量子素數因子分解算法以及Grover提出的量子搜索算法，進一步證明了量子計算機的計算能力。

量子計算機有不同的結構模型，例如量子圖靈機模型，量子線路模型，細胞自動機模型等。其中量子線路模型比其他幾種模型更容易理解，但功能是等價的，因此通常會采用量子線路模型來定義量子計算機，具體是指：由包含連線和基本量子門排列起來、形成的處理量子信息的量子線路建造的。

圖像是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要搜段。因此，數字圖像處理技術已經成為信息科學、計算機科學、工程科學、地球科學等諸多方面的學者研究圖像的有效工具。事實上，數字圖像處理需要很大的存儲空間和計算能力，其發展受到數字計算機和包括數據存儲、顯示和傳輸等相關技術的發展的制約。

將量子計算和圖像處理的技術相結合，這種新的不同學科的交叉技術定義為量子圖像處理。

目前，量子圖像處理主要涉及兩個范疇：第一個是借鑒量子力學中的某些概念和方法解決經典計算機中數字圖像處理的問題；第二個是利用量子計算機對量子圖像進行處理。量子圖像處理以量子計算為基礎，研究量子計算機上的圖像處理問題，其需要利用量子力學的基本性質，包括疊加、糾纏、相干效應等。

要進行量子圖像處理，首先要將圖像存儲到量子計算機中，然后再對這個圖像進行各種各樣的處理。研究人員也是從這個兩個方面來研究的，因此就產生了量子圖像處理的兩個研究分支：量子圖像表示，以及量子圖像處理算法。

在量子圖像表示方面，不僅要給出圖像的表示方法，還要給出如何將圖像數據存儲在量子計算機上。存儲圖像的過程稱為量子圖像制備，本質是一個量子算法。不同的表示方法對應不同的制備過程。現在，已經有多個圖像表示方法被提出，例如Qubit Lattice、Real Ket、FRQI、NEQR、INEQR、GQIR、MCQI等。

在量子圖像處理算法方面，目前包括幾何變換、色彩圖像、特征提取、圖像匹配、圖像分割、圖像加密、信息隱藏和數字水印等技術。

其中，對量子圖像匹配的研究已經存在一些現有技術，具體包括：

Yan Fei等人在論文《Assessing the Similarity of Quantum Images based onProbability Measurements》中提出了基于概率的量子圖像匹配。其方案是將Hadamard門作用于包含兩個量子圖像的量子態上，使兩個量子圖像的顏色信息部分發生聯系，通過測量顏色線路得到概率值，這些概率值表示了兩個量子圖像的匹配程度信息。該論文中提出的方案具有以下限制和缺點：采用FRQI的表示方式存儲量子圖像；要求匹配的兩個量子圖像尺寸大小相同；需要準備大量的量子態并進行多次測量，才能獲得兩個量子圖像的匹配程度信息。