基于量子理論的數(shù)字圖像處理研究.pdf

1、進(jìn)入信息時(shí)代以來(lái)，計(jì)算機(jī)科技的飛速發(fā)展，以及與近代新興理論如小波分析、數(shù)字形態(tài)學(xué)、人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及量子信息理論等的結(jié)合，給數(shù)字圖像處理學(xué)科領(lǐng)域帶來(lái)了空前的發(fā)展動(dòng)力與潛力。雖然，傳統(tǒng)的信息處理理論和方式在數(shù)字圖像處理應(yīng)用中取得了良好的成果，但同樣也暴露出一些不可避免的弊端。比如，傳統(tǒng)的中值濾波保留圖像細(xì)節(jié)的能力不是很強(qiáng)，且不適用較多噪聲的場(chǎng)合;傳統(tǒng)的微分邊緣檢測(cè)算法在抗噪、邊緣定位方面都存在一定的劣勢(shì)等等。新興的信息處理理論給數(shù)

2、字圖像處理學(xué)科領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展提供了新的思路，尤其在某些應(yīng)用方面突顯出更優(yōu)的性能。
　　 隨著量子信息理論的不斷發(fā)展與完善，其理論的優(yōu)越性也越來(lái)越明顯。本文將針對(duì)傳統(tǒng)的中值濾波算法和微分邊緣檢測(cè)算法存在的一些缺點(diǎn)，借鑒量子信息理論的一些公式及思想對(duì)它們進(jìn)行改進(jìn)。
　　 本文首先介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念及其發(fā)展歷程，簡(jiǎn)單講述了量子信息理論的建立過(guò)程以及量子衍生算法在信息處理領(lǐng)域的應(yīng)用。然后從量子信息理論的基礎(chǔ)知識(shí)出發(fā)，

3、闡述數(shù)字圖像的量子衍生表示形式，并在此基礎(chǔ)上提出了基于量子信息理論的衍生中值濾波改進(jìn)算法和邊緣檢測(cè)改進(jìn)算法，通過(guò)對(duì)選定數(shù)字圖像的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了兩種改進(jìn)算法的可行性和有效性。同時(shí)在理論上分析了兩種改進(jìn)算法的相應(yīng)性能，一定程度上它們消除了上述提到的劣勢(shì)影響，使得處理結(jié)果更滿足人類所要求的視覺(jué)效果。
　　 研究結(jié)果表明，量子衍生中值濾波算法能夠更好地保留圖像細(xì)節(jié)，并且對(duì)受嚴(yán)重噪聲影響的圖像依然具有很強(qiáng)的去噪能力;量子衍生邊緣檢測(cè)算法具