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公开(公告)号：CN112258543B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011172744.3
申请日：2020-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种新的量子图像存储模型NEQR表达的量子图像自适应分割方法，属于量子计算领域。该方法包括以下步骤：S1：制备待分割图像和辅助图像的NEQR表达式；S2：设计量子图像自适应阈值分割算法的量子线路，并对S1制备的量子图像表达式进行自适应分割处理；S3：对S2处理之后的量子图像表达式进行测量，得到图像表达式中的信息，并将其转化为图像信息。本发明通过加入辅助图像并对辅助量子比特位进行复用，能降低量子线路中的量子比特位和量子元件的数量，大幅度提高了量子图像算法的性能，使得量子图像自适应分割算法的仿真更加高效，为处理更大尺寸的量子图像打下了基础。
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公开(公告)号：CN116452623A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310377764.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种量子图像边缘检测的设计方法及系统，属于量子计算领域。该方法包括以下步骤：S1：制备待处理图像和其十二邻域图像的NEQR表达式；S2：设计量子图像滤波及边缘检测算法的量子线路，对S1制备的量子图像和其十二邻域图像进行边缘检测操作；S3：设计量子图像零交叉方法的量子线路，并对S2经过滤波和边缘检测的量子图像进行计算；S4：对S3处理后的量子图像表达式进行测量，得到图像表达式中的信息，并将其转化为经典图像信息。本发明通过对辅助比特的复用以及对量子图像的制备的优化，使得量子图像边缘检测算法得以实现，大幅度提高了量子图像处理的性能，为后续处理量子图像打下了基础。
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公开(公告)号：CN110648348B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201910940488.9
申请日：2019-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明公开了基于NEQR表达的量子图像分割方法，该方法包括：步骤S1，制备量子图像NEQR表达式；步骤S2，设计阈值量子图像分割算法的量子线路，对步骤S1制备的量子图像表达式进行分割处理；步骤S3，对经步骤S2处理之后的量子图像表达式进行测量，得到量子图像中各状态的概率信息。本发明对原图形进行优化的量子图像NEQR表达，对原图像量子表达线路中的辅助量子比特位的数量进行优化，通过对辅助量子比特位的复用，能够降低量子表达线路中的量子比特位数，大大提高了量子图像表达算法的性能，使得其在经典计算机下仿真更加易于实现，且为处理更大尺寸的量子图像提供了可能，提高了经典计算机处理量子图像算法的能力。
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公开(公告)号：CN107392930B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710667410.5
申请日：2017-08-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明涉及一种量子Canny边缘检测方法，属于量子图像处理领域。该方法包括以下步骤：步骤1，选择有利于实现并行处理的NEQR量子图像表示模型；步骤2，构造量子乘法器和量子比较器；步骤3，执行图像平滑；步骤4，寻找高亮梯度；步骤5，采用双阈值处理进行边缘连接。本发明设计了具有去噪功能的量子Canny边缘检测算法，相较经典Canny边缘检测算法，其时间复杂度有指数级降低。本发明相较经典Canny边缘检测算法，其时间复杂度有指数级降低，而且Canny算子检测出的边缘图大都为图像的真实边缘，很少有不连续的情况。
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公开(公告)号：CN107169982A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710347909.8
申请日：2017-05-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/13
CPC classification number: G06T7/13 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明涉及一种量子LoG边缘检测的设计方法，属于量子图像处理领域。包括以下步骤：步骤一，选择有利于实现并行处理的NEQR量子图像表示模型；步骤二，对LoG算子离散化，获得具有去噪功能的滤波掩膜；步骤三，通过量子移位操作获得图像的邻域信息；步骤四，根据一位量子全加器设计量子图像加法器；步骤五，利用量子图像加法器及所获得的邻域信息实现图像的滤波，从而获得边缘信息。本发明设计了具有去噪功能的量子LoG边缘检测算法，相较经典LoG边缘检测算法，其时间复杂度有指数级降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117556911A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311618567.0
申请日：2023-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种量子粒球生成方法，属于量子计算领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据集D并计算聚类中心集的聚类中心数量；S2：根据数据集和计算出的聚类中心数量来确定聚类中心集M；S3：使用量子QRAM和量子角度编码将数据集D和聚类中心集M制备到角度上；S4：使用Swap‑test量子线路完成数据和聚类中心之间相似度的计算；S5：设计量子相位估计线路将S4中的相似度写入基态；S6：使用量子最小值算法找到每个数据最近的聚类中心；S7：对所述S6的结果进行量子测量，得到每个数据最近的聚类中心；S8：根据S2确定的聚类中心集和S7确定的每个数据最接近的聚类中心来对数据进行分类。
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公开(公告)号：CN116933881A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310858245.7
申请日：2023-07-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种量子粒球生成方法，属于量子计算领域。该方法包括以下步骤：S1:获取数据集和粒球中心数据集；S2：用量子QRAM和量子角度编码将数据集和粒球中心数据集制备到角度上；S3：用SWAPtest量子线路完成数据点和粒球中心点之间相似度的计算；S4：设计量子相位估计线路将S3中的相似度写入基态；S5：用量子最小值算法找到每个数据最近的粒球中心；S6：对S5的结果进行量子测量，得到每个数据最近的粒球中心；S7：根据数据分类生成新的粒球，计算每个粒球的纯度；若所有粒球都达到纯度要求，则完成粒球的生成，否则将没有达到纯度阈值要求的粒球提取返回S1继续进行分裂。
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公开(公告)号：CN112394905B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011358674.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种量子除法器的设计方法，属于量子运算领域。该方法包括以下步骤：S1：利用量子门设计n位量子比较器，实现两个n位二进制数的比较运算；S2：利用量子门设计等位和不等位量子减法器；S3：将步骤S1和S2中的比较器和减法器综合设计得到量子除法器；S4：采用经典计算机与IBM实验室提供的开源量子云模拟器搭建实验平台并进行仿真模拟实现量子除法运算。本发明通过加入辅助量子比特并进行复用，使得量子除法运算得以实现，并提高了量子除法运算的性能，为处理更复杂的量子计算打下了基础。
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公开(公告)号：CN107066234B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201710266843.X
申请日：2017-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F7/523
Abstract: 本发明公开了一种量子乘法器的设计方法，包括以下步骤：步骤1：利用量子门设计一位量子全加器，并将n个一位的量子全加器叠加在一起设计n位量子全加器，实现两个n位二进制数的加和；步骤2：利用两个控制非门设计置零电路，并使用置零电路设计量子右移算子；步骤3：对二进制数乘法步骤进行改进，按照改进后的二进制乘法步骤使用前述的量子全加器和量子右移算子设计量子乘法器。本发明成功填补了量子乘法器在算法设计上的空白，设计了高效的量子乘法器。
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公开(公告)号：CN116341666A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310260720.0
申请日：2023-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N10/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于量子线路的量子卷积神经网络的设计方法及系统，属于量子计算领域。该方法为：S1：对待分类图像进行标准化处理，并按经典卷积方法对图像进行分区；S2：设计量子图像编码及卷积的量子线路，并对S1分区后的图像进行编码和处理；S3：对S2处理后的图像数据做池化处理，将多个量子比特上的特征信息提取到一个量子比特上；S4：设计量子全连接神经网络以对S3池化后的特征信息进行处理分析并对图像进行分裂。本发明通过量子数据重载的方法，对量子编码及制备进行优化，使得算法模型减少了量子比特数量的消耗，并且保留了经典卷积神经网络的部分连接及权值共享的特点，再不损失精度的前提下减少了线路中参数的数量。
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