针对当前边缘提取算法的实时性问题,提高图像边缘连续性,提出基于量子柔性表示(flexible representation of quantum,FRQ)的边缘提取算法。将图像进行量子柔性表示,利用量子序列的叠加态存储图像的所有像素,通过量子并行计算显著提高效...针对当前边缘提取算法的实时性问题,提高图像边缘连续性,提出基于量子柔性表示(flexible representation of quantum,FRQ)的边缘提取算法。将图像进行量子柔性表示,利用量子序列的叠加态存储图像的所有像素,通过量子并行计算显著提高效率,得到FRQ图像;对FRQ图像进行X、Y方向的平移变换,获得整个图像的邻域像素的相对量子;根据量子比特定义量子黑盒UΩ,结合Sobel算子计算像素的Sobel梯度,判断不同类别的像素并提取图像的边缘。实验结果表明,与当前边缘提取算法相比,所提方法具有更好的边缘连续性与更丰富的细节边缘。展开更多
文摘针对当前边缘提取算法的实时性问题,提高图像边缘连续性,提出基于量子柔性表示(flexible representation of quantum,FRQ)的边缘提取算法。将图像进行量子柔性表示,利用量子序列的叠加态存储图像的所有像素,通过量子并行计算显著提高效率,得到FRQ图像;对FRQ图像进行X、Y方向的平移变换,获得整个图像的邻域像素的相对量子;根据量子比特定义量子黑盒UΩ,结合Sobel算子计算像素的Sobel梯度,判断不同类别的像素并提取图像的边缘。实验结果表明,与当前边缘提取算法相比,所提方法具有更好的边缘连续性与更丰富的细节边缘。
