基于量子衍生的图像处理算法研究

论文摘要

图像是人们获取以及交换信息的主要来源,图像处理的应用体现在人们生活中的方方面面。虽然传统的信息处理技术在数字图像处理方面的应用取得了良好的效果,但也存在一些弊端。近年来量子信息技术的发展,为解决数字图像处理问题开辟了一条新道路。量子衍生方法是量子信息技术的一个分支,它并不依赖于物理级的量子设备,而是利用量子力学的基本原理以及数学理论,在电子计算机上改进已经存在的经典信号算法或创造新的信号算法。随着量子衍生技术的发展,基于量子衍生的各种图像处理算法也随之而出,并得到快速的发展,在此基础之上,本文研究了基于量子衍生的图像增强、图像去噪以及图像边缘检测这三种关键的图像处理技术,主要工作如下:（1）提出一种基于量子衍生的小波域图像增强算法。首先给出了改进的量子衍生增强算子,然后结合小波变换的低高频系数特性,在重构的低频图像中引入改进的量子衍生增强算子对图像的近似信息进行增强。随后利用Pal-King模糊增强算法对重构的高频图像进行细节增强。最后对增强的低频重构图像和高频重构图像进行线性叠加,进一步增强图像的边缘以及纹理等细节信息,得到整体对比度与细节信息同时增强的图像。实验结果表明,本文算法增强的图像,其对比度及亮度适中,图像信息熵、图像质量测量函数以及图像清晰度均优于其他几种对比算法。（2）提出一种改进的量子衍生自适应中值滤波算法。首先采用灰度图像的量子比特表示公式对图像进行量子化,接着利用量子Hadamard变换和量子测量原理,并结合条件中值滤波构造自适应中值滤波模板。改进的算法能根据图像特征自适应的调整滤波模板大小以及模板内参与中值运算的像素个数。实验结果显示,与其他几种对比算法相比,本文算法的去噪能力更优。（3）提出一种基于量子衍生的图像边缘检测算法。首先采用改进的量子衍生自适应中值滤波方法对图像进行滤波去噪;接着利用改进的量子衍生边缘检测算子构造规则建立边缘检测模板,得到边缘灰度图;最后使用非极大值抑制思想和单一阈值,得到二值化边缘图像。实验结果表明,与其他几种边缘检测算法相比,本文算法能够检测出图像中结构精细复杂部位的边缘,且能检测出含有椒盐噪声图像的边缘信息。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 柯余仙

导师: 李其申

关键词: 量子衍生,图像增强,图像去噪,边缘检测

来源: 南昌航空大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

单位: 南昌航空大学

分类号: TP391.41;O413

总页数: 72

文件大小: 5700K

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