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| 編輯推薦： |
前沿性：关注量子图像处理技术这一前沿研究热点，将量子计算技术用于图像处理问题。
实用性：结合作者团队新研究成果，包含大量算法及其应用方案，具有较强的实用性。
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| 內容簡介： |
本书系统阐述了量子图像处理及其关键技术。本书内容共分9章，分别介绍了量子图像处理的研究意义和背景与现状、量子图像表示模型、量子图像处理算法、量子图像恢复、量子图像加密、量子水印、量子图像边缘检测、量子图像的分类识别、量子图像仿真实现。
本书旨在为量子图像处理领域的科研人员提供具有较强实用性的参考，可作为物理和计算机专业开设量子计算相关课程的教学参考书，也可作为量子计算与量子图像处理的短期专题讲座培训用书。本书结构清晰、内容翔实，对初次接触量子图像处理领域的研究人员，特别是非物理专业的科研技术人员具有一定的参考价值。
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| 關於作者： |
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马鸿洋 2019—2022年山东省物理学类专业及大学物理课程教学指导委员会委员；2018至今教育 部高等学校物理学类专业教学指导委员会华东地区工作委员会委员、量子密码委员会委员、中国电子学信息论分委会委员、大数据与智能信息处理技术委员会委员、山东省物理学会理事会理事、山东省光学工程学会理事、青岛市物理学会理事会理事。 主要研究方向为网络空间安 全、量子保密通信、量子计算、机器学习和深度学习。完成教学科研课题一项，获青岛理工大学优 秀科研成果三等奖一项。 邱田会 青岛理工大学副教授。主要研究方向为量子光学和量子信息。主持国家自然科学基金青年基金和理论物理专款各一项，主持山东省自然科学基金培养基金项目一项， 作为项目组主要成员参与国家和省部级项目6项。在光的可逆存储、原子相干调控、电磁诱导周期介质性质和应用等方面发表SCI论文20余篇。
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| 目錄：
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第1章 绪论 1
1.1 量子图像处理的研究意义 1
1.2 量子图像处理的背景与现状 2
参考文献 4
第2章 量子图像表示模型 7
2.1 量子图像表示模型及其特点 7
2.1.1 Qubit Lattice模型 8
2.1.2 Real Ket模型 9
2.1.3 Entangled Image模型 9
2.1.4 FRQI模型 10
2.1.5 NEQR模型 12
2.1.6 GQIR模型 14
2.1.7 NAQSS模型 16
2.1.8 QRCI模型 17
2.1.9 QIRHSI模型 19
2.2 量子图像表示模型分类 26
2.2.1 量子图像颜色模型 26
2.2.2 量子图像坐标模型 28
2.3 本章小结 29
参考文献 29
第3章 量子图像处理算法 32
3.1 几何变换 32
3.1.1 两点交换 32
3.1.2 对称翻转 33
3.1.3 局部翻转 35
3.1.4 正交旋转 35
3.2 色彩处理 36
3.2.1 量子图像的颜色运算 36
3.2.2 伪彩色处理 39
3.2.3 量子色图 40
3.2.4 量子伪彩色编码实现 42
3.3 图像分割 44
3.3.1 基于量子搜索的图像分割 44
3.3.2 量子图像分割线路 45
3.3.3 分割后量子图像的显示 48
3.4 本章小结 49
参考文献 50
第4章 量子图像恢复 51
4.1 量子图像去噪算法 51
4.1.1 基于NEQR模型的去噪算法 51
4.1.2 基于量子小波变换的图像去噪方法 58
4.2 量子图像复原算法 66
4.2.1 基于R-L算法的量子图像复原算法 66
4.2.2 基于约束的最小二乘法滤波的量子图像复原算法 74
4.3 本章小结 81
参考文献 81
第5章 量子图像加密 84
5.1 图像置乱算法 84
5.1.1 量子仿射变换 84
5.1.2 量子Hilbert变换 89
5.1.3 量子随机行走 90
5.1.4 骑士巡游变换 91
5.2 图像加密算法 92
5.2.1 离散余弦变换 92
5.2.2 DNA编码 93
5.2.3 混沌映射 94
5.2.4 量子受控翻转 97
5.3 量子图像加密方案设计 98
5.3.1 基于交替量子随机行走和离散余弦变换的图像加解密方案 98
5.3.2 基于DNA编码与交替量子随机行走的图像加密方案 107
5.3.3 基于量子随机行走和多维混沌映射的图像加密方案 111
5.3.4 基于量子受控翻转的图像加密方案 115
5.4 本章小结 119
参考文献 120
第6章 量子水印 122
6.1 量子信息隐藏 122
6.1.1 量子LSB算法 122
6.1.2 量子傅里叶变换 125
6.1.3 量子小波变换 128
6.2 量子水印算法 131
6.2.1 基于量子LSB分块的水印算法 131
6.2.2 基于量子傅里叶变换的量子水印算法 135
6.2.3 基于量子Haar小波变换的水印算法 136
6.2.4 基于莫尔条纹的量子信息隐藏 139
6.3 本章小结 143
参考文献 143
第7章 量子图像边缘检测 145
7.1 图像边缘检测技术 145
7.1.1 Sobel算子图像边缘检测 146
7.1.2 Prewitt算子图像边缘检测 147
7.1.3 Kirsch算子图像边缘检测 148
7.1.4 Canny算子图像边缘检测 149
7.2 基于Kirsch算子的量子图像边缘检测算法 151
7.2.1 算法流程 152
7.2.2 算法复杂度和仿真结果分析 155
7.3 基于改进Sobel算子的量子图像边缘检测算法 158
7.3.1 量子线路设计 158
7.3.2 算法流程 162
7.3.3 算法实现 163
7.3.4 仿真结果与分析 167
7.4 本章小结 169
参考文献 169
第8章 量子图像的分类识别 172
8.1 量子神经网络 172
8.2 量子卷积神经网络 176
8.3 基于量子卷积神经网络的手写数字识别 178
8.3.1 混合量子经典卷积神经网络模型 178
8.3.2 量子卷积神经网络模型 184
8.4 本章小结 188
参考文献 189
第9章 量子图像仿真实现 191
9.1 主流量子仿真SDK介绍 192
9.2 FRQI和NEQR量子图像的仿真 195
9.2.1 制备FRQI图像量子态 195
9.2.2 四像素灰度FRQI图像仿真实现 196
9.2.3 制备NEQR量子态 200
9.2.4 四像素灰度NEQR图像仿真实现 200
9.3 小图像和大图像的量子边缘检测QHED算法 201
9.3.1 量子概率图像编码 201
9.3.2 量子Hadamard边缘检测 203
9.4 本章小结 206
参考文献 207
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