量子衍生圖像處理方法的研究.pdf

1、量子衍生方法研究如何借鑒和利用量子理論的基本概念、原理和公理化數(shù)學(xué)體系來(lái)建立在當(dāng)前計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的、用于解決某些具體問(wèn)題的新方法或改進(jìn)方法。量子衍生圖像處理方法是量子衍生方法在圖像處理領(lǐng)域的拓展，它為該領(lǐng)域的理論研究和技術(shù)實(shí)現(xiàn)提供了一種新的觀念和思路。 本文將量子理論作為一種基于量子力學(xué)基本假設(shè)集的公理化數(shù)學(xué)體系，應(yīng)用該體系的數(shù)學(xué)原理創(chuàng)建和描述了所提出的各種圖像處理方法。具體內(nèi)容包括： 應(yīng)用量子態(tài)疊加和測(cè)量原理，改造傳統(tǒng)的

2、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)。本文提出并構(gòu)造用于形態(tài)運(yùn)算的一種新的結(jié)構(gòu)元素，即疊加態(tài)結(jié)構(gòu)元素，并構(gòu)造了基于疊加態(tài)結(jié)構(gòu)元素的坍縮形態(tài)學(xué)運(yùn)算。在坍縮形態(tài)學(xué)運(yùn)算中，疊加態(tài)結(jié)構(gòu)元素可隨移動(dòng)位置的改變調(diào)整其大小和形狀，這種調(diào)整通過(guò)一個(gè)測(cè)量算子對(duì)疊加態(tài)結(jié)構(gòu)元素的測(cè)量來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文提出了一種根據(jù)圖像局部特征生成測(cè)量算子的方法，在此基礎(chǔ)上建立了圖像的自適應(yīng)形態(tài)濾波和自適應(yīng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，這種自適應(yīng)形態(tài)濾波比傳統(tǒng)的形態(tài)濾波有更強(qiáng)的噪聲濾除能力，成功地

3、解決了傳統(tǒng)的形態(tài)濾波算法中結(jié)構(gòu)元素的選擇問(wèn)題；自適應(yīng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法可以不需要預(yù)濾波，直接地從受噪聲污染的圖像中檢測(cè)出圖像的邊緣信息，避免了傳統(tǒng)處理方式中預(yù)濾波對(duì)圖像邊緣的破壞。 提出了一種自適應(yīng)圖像中值濾波方法。在這種自適應(yīng)中值濾波算法中，模板可根據(jù)移動(dòng)位置之鄰域的灰度分布生成。在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，首先將該鄰域內(nèi)各像素灰度分別轉(zhuǎn)化為量子比特并施加量子門操作，再對(duì)變換和操作后的像素進(jìn)行隨機(jī)觀測(cè)使其坍縮生成中值運(yùn)算模板。由于這種模板與

4、圖像的局部特征相適應(yīng)，因此這種自適應(yīng)中值濾波方法有更好的濾波效果。本文給出了這種自適應(yīng)中值濾波方法的數(shù)學(xué)描述和它的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果表明，這種自適應(yīng)中值濾波能在更好地保留圖像細(xì)節(jié)同時(shí)有效地濾除噪聲，而且對(duì)噪聲的強(qiáng)度不敏感。 利用量子理論公理體系創(chuàng)建新的圖像邊緣檢測(cè)方法。本文提出可用量子疊加態(tài)來(lái)表示圖像像素之間的關(guān)聯(lián)，由此像素灰度的變化便表現(xiàn)為量子態(tài)的糾纏，因此可用線性厄米算符在量子疊加態(tài)中的平均值來(lái)判斷圖像的邊緣。理論和計(jì)

5、算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)均證明，這種新的邊緣檢測(cè)方法具有視覺(jué)補(bǔ)償功能，能在圖像的高或低灰度區(qū)域有效地檢測(cè)出微弱灰度變化引起的邊緣效應(yīng)。因此該方法更符合機(jī)器視覺(jué)的要求。在一定的條件下，該方法能退化到基于梯度的邊緣檢測(cè)方法，并且其合理性可由概率理論予以解釋。提出了一種圖像智能濾波方法并仿真實(shí)現(xiàn)。針對(duì)基于模板的非線性圖像濾波算法的模板優(yōu)化問(wèn)題，本文提出了一種智能圖像濾波機(jī)制。該機(jī)制由學(xué)習(xí)優(yōu)化和濾波兩個(gè)過(guò)程構(gòu)成。通過(guò)對(duì)樣本圖像集的學(xué)習(xí)生成優(yōu)化模板，再用所得