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薑楠 著

圖書標籤:

• 量子計算
• 量子圖像
• 圖像處理
• 量子算法
• 信號處理
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 量子信息
• 數學物理
• 應用物理

店鋪： 華文京典專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302422679

商品編碼：29579197435

包裝：平裝

齣版時間：2016-04-01

基本信息

書名：量子圖像處理

定價：39.00元

作者：薑楠

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2016-04-01

ISBN：9787302422679

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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量子圖像處理是近幾年剛剛興起的研究方嚮，是融閤量子信息、量子計算、圖像處理、數學等形成的新興交叉學科。雖然該方麵的研究還很不成熟，在物理實現上還存在許多睏難，但是它的理論優勢很可能對未來計算工具的發展産生深遠影響。本書是結閤作者的科研工作，對量子圖像處理進行係統的總結和評述。

內容提要

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量子圖像處理是近幾年剛剛興起的研究方嚮，是融閤量子信息、量子計算、圖像處理、數學等形成的新興交叉學科。本書在簡要介紹量子計算知識的基礎上，總結瞭量子圖像處理方麵的研究現狀，並著重介紹本書作者在量子圖像處理方麵的研究成果，括量子圖像錶示、量子圖像置亂、量子圖像幾何操作、量子僞彩色處理、量子信息隱藏等方麵。對量子圖像處理感興趣的科研人員可以選用本書作為入門讀物或者參考書。

目錄

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作者介紹

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薑楠，北京工業大學計算機學院副教授，碩士生導師。主要研究方嚮括量子圖像處理、內容安全和計算智能。發錶科研論文70餘篇，其中SCI檢索20餘篇；撰寫著作4部；授權發明10餘項；主持國傢自然科學基金、北京市自然科學基金等項目。擔任多個國際期刊審稿人。所指導的學生多人次獲得國傢奬學金、科技之星等奬勵和稱號，並多次獲得全國和校級科技競賽奬勵。

文摘

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序言

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《量子糾纏的藝術：解鎖新視界》 內容簡介 本書將帶您踏上一場令人振奮的探索之旅，深入潛入微觀世界的奇妙之處，並揭示如何利用量子力學的非凡特性，以全新的方式理解和操縱信息。我們將超越經典物理學的範疇，擁抱一個充滿可能性和顛覆性創新的領域——量子信息科學。 引言：超越比特的邊界 在信息時代飛速發展的今天，我們對數據處理和存儲的需求呈爆炸式增長。傳統的計算機，雖然取得瞭輝煌的成就，但在某些復雜問題的求解上，其算力仍然顯得捉襟見肘。例如，模擬復雜的分子結構以加速新藥研發，優化龐大的物流網絡以降低成本，或者破解當前廣泛使用的加密算法，這些都對現有計算能力構成瞭嚴峻的挑戰。 正是為瞭應對這些挑戰，量子信息科學應運而生。它不僅僅是計算機科學的延伸，更是一場關於信息本質和處理方式的深刻革命。本書的齣發點，是介紹量子力學的基本原理，並以此為基石，逐步展開量子信息科學的宏偉藍圖。我們將首先迴顧經典信息論的核心概念，理解比特（bit）——0或1的二元狀態——如何構成我們今天數字世界的基礎。隨後，我們將深入量子世界，介紹構成量子信息基礎的量子比特（qubit）。 量子比特的獨特性在於其疊加態（superposition）和糾纏態（entanglement）的能力。疊加態允許一個量子比特同時處於0和1的某種組閤狀態，這意味著N個量子比特可以同時錶示2的N次方個經典狀態。這種指數級的並行處理能力，是量子計算超越經典計算的關鍵所在。而量子糾纏，則更是量子世界中最令人著迷的現象之一。當兩個或多個量子比特發生糾纏後，它們的狀態會緊密關聯，無論它們相距多遠，測量其中一個量子比特的狀態會瞬間影響到其他糾纏的量子比特。這種“幽靈般的超距作用”，為信息傳輸和處理帶來瞭前所未有的可能性。 第一章：量子的基石——疊加與糾纏的奧秘 本章將細緻地剖析量子力學中最核心、也最具革命性的概念：量子疊加與量子糾纏。我們將從曆史上重要的量子力學實驗入手，例如雙縫乾涉實驗，來直觀地理解微觀粒子為何錶現齣波粒二象性，以及這種性質如何孕育瞭疊加態的概念。我們將學習如何用數學語言描述一個量子比特的疊加態，例如使用布洛赫球麵（Bloch sphere）來可視化其狀態空間。 接著，我們將深入探討量子糾纏。我們將解釋糾纏是如何産生的，以及它與經典關聯的區彆。我們會通過貝爾不等式（Bell's inequality）等理論框架，來理解糾纏的非局域性（non-locality）以及它如何挑戰我們日常的直覺。本書將不僅僅停留在概念的介紹，還會通過一些簡化的數學模型，幫助讀者理解糾纏態的數學錶示，例如貝爾態（Bell states）。理解這些基本原理，是掌握後續量子信息處理技術的前提。 第二章：量子計算的範式——算法的革命 在掌握瞭量子比特的基本屬性後，本章將聚焦於如何利用這些特性來構建強大的量子算法。我們將介紹一些已經展示齣超越經典算法優勢的著名量子算法，並剖析它們的工作原理。 首先，我們將詳細介紹Shor算法。這個算法能夠以指數級的速度分解大整數，這對當前的公鑰密碼學體係構成瞭巨大的威脅，因此也是推動量子密碼學研究的重要驅動力。我們將分析Shor算法如何結閤瞭量子傅裏葉變換（Quantum Fourier Transform）等量子子程序，實現其驚人的並行計算能力。 接著，我們將探討Grover算法。它能夠以平方根的速度搜索無序數據庫，雖然其加速效應不及Shor算法，但在許多實際應用中，例如數據庫查詢、優化問題求解等方麵，依然具有重要的意義。我們將解析Grover算法的迭代過程，以及它如何通過量子態的振幅放大（amplitude amplification）來實現搜索加速。 此外，我們還將簡要介紹一些其他具有潛力的量子算法，例如用於變分量子本徵求解器（Variational Quantum Eigensolver, VQE）的算法，它們在量子化學和材料科學等領域展現齣巨大的應用前景。本章的目標是讓讀者初步認識到量子計算並非僅僅是“更快的經典計算”，而是采用瞭全新的計算範式，能夠解決一些經典計算機無法有效解決的問題。 第三章：量子通信的未來——安全與高效 量子信息科學不僅革新瞭計算，也為通信領域帶來瞭前所未有的機遇。本章將重點闡述量子通信的核心技術，特彆是量子密鑰分發（Quantum Key Distribution, QKD）以及量子隱形傳態（Quantum Teleportation）。 量子密鑰分發是量子通信中最成熟、也是應用最廣泛的技術之一。我們將深入講解BB84協議等典型的QKD協議，分析它們如何利用量子的疊加態和不可剋隆定理（no-cloning theorem），實現理論上無條件安全的密鑰共享。我們將討論QKD在抵禦各種竊聽攻擊（如測量攻擊、重放攻擊）時的安全性原理，並展望其在國傢安全、金融交易等領域的實際應用。 量子隱形傳態是量子信息科學中一個極具魅力的概念。我們將解釋量子隱形傳態並非真正意義上的“瞬間移動”，而是通過利用量子糾纏和經典通信信道，將一個未知的量子態精確地傳輸到另一個地點。我們將詳細剖析隱形傳態的原理，包括對糾纏態的測量以及如何利用測量結果重構原始量子態。這將幫助讀者理解，即使信息本身並未物理傳輸，其量子信息卻能以一種奇特的方式“傳遞”。 本章還將探討其他量子通信的應用，例如量子中繼器（quantum repeater）的構想，它對於實現遠距離的量子通信網絡至關重要。通過對這些技術的介紹，讀者將深刻理解量子通信如何為未來的信息網絡帶來更高的安全性和更高的傳輸效率。 第四章：探索與實踐——量子硬件與平颱 理論的進步需要強大的硬件支撐。本章將帶領讀者走進量子硬件的世界，瞭解當前實現量子計算和通信的不同技術路徑，以及它們各自的優缺點。 我們將介紹幾種主流的量子比特實現技術，包括： 超導量子比特（Superconducting Qubits）： 這種技術利用超導電路中的約瑟夫森結（Josephson junctions）來構建量子比特。它在集成度和可擴展性方麵具有優勢，是當前許多領先量子計算公司（如IBM、Google）選擇的技術路綫。我們將討論其工作原理、退相乾（decoherence）問題以及常用的控製和測量技術。 離子阱量子比特（Trapped Ions）： 這種技術利用電磁場將離子囚禁起來，並利用離子的內部能級來編碼量子比特。離子阱量子比特具有高保真度的量子門操作和長相乾時間，是另一種非常有前景的技術。我們將介紹其工作機製，以及如何通過激光來操控和測量離子。 光量子計算（Photonic Quantum Computing）： 這種技術利用光子作為量子比特，其優勢在於光子的傳輸損耗低，並且易於在量子網絡中傳輸。我們將討論如何利用光學元件（如分束器、相位調製器）來實現量子門操作，以及其在量子通信領域的應用。 拓撲量子計算（Topological Quantum Computing）： 這是一種更具前瞻性的技術，旨在利用物質的拓撲性質來構建對環境噪聲魯棒性更強的量子比特。我們將簡要介紹其基本思想，以及它所麵臨的技術挑戰。 此外，本章還將介紹當前主要的量子計算和模擬平颱，以及開發者如何通過雲平颱來訪問和實驗這些量子設備。我們將簡要提及一些開源的量子編程框架和工具，鼓勵讀者動手實踐。 第五章：挑戰與展望——量子時代的黎明 盡管量子信息科學取得瞭令人矚目的進展，但要實現大規模、通用的量子計算機和可靠的量子網絡，仍然麵臨著諸多挑戰。本章將對這些挑戰進行深入的剖析，並展望量子信息科學的未來發展方嚮。 我們將討論量子硬件方麵的挑戰，包括如何提高量子比特的相乾時間，降低錯誤率，以及實現量子比特的規模化集成。我們將探討量子軟件方麵的挑戰，例如如何設計更高效的量子編譯算法，如何進行量子程序的調試和驗證。 同時，我們也將關注量子信息科學在各個領域的應用前景。除瞭前麵提到的密碼學、藥物研發、材料科學、金融建模之外，我們還將探討量子計算在人工智能（例如量子機器學習）、優化問題、科學發現等方麵的潛力。 最後，本章將以開放的姿態，鼓勵讀者繼續關注量子信息科學的最新進展，並思考自身如何能夠在這個快速發展的領域中貢獻力量。本書的編寫，旨在為所有對量子世界充滿好奇的讀者提供一個清晰、深入且富有啓發性的入門指南，共同迎接量子時代的到來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常抓人眼球，那種深邃的藍色調和抽象的光影效果，讓人立刻聯想到高科技和前沿理論。我原本是抱著一種對未來科技的好奇心來翻閱的，期待能看到一些關於未來視覺技術或者新型顯示方式的探討。然而，這本書的開篇似乎陷入瞭非常基礎的數學概念和物理學原理的泥潭，大量篇幅都在解釋傅裏葉變換在信號處理中的應用，以及如何用矩陣來描述空間域的轉換。這對於一個希望快速瞭解“圖像處理”最新進展的讀者來說，無疑是一種打擊。我花瞭很大的力氣去消化那些復雜的公式推導，但每當我認為快要觸及到核心的圖像應用時，作者又會繞迴到更基礎的理論層麵進行更深入的剖析。說實話，如果這本書的目標讀者是初次接觸信息理論的本科生，或許這些內容是必要的鋪墊，但對於已經有一定背景知識，希望能看到實際案例和創新算法的讀者，這些前置知識的冗長講解，大大稀釋瞭閱讀的樂趣和效率。我真正期待的是一些關於深度學習在圖像增強、去噪方麵的突破性進展，或者至少是關於先進光學係統成像質量提升的具體技術方案，但這些似乎被淹沒在瞭大量的理論海洋之下，讓人難以找到清晰的脈絡。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏把握得非常奇特，讀起來有一種時快時慢、忽明忽滅的感覺。在某些章節，作者突然加快瞭語速，引入瞭一些非常具體、甚至有些晦澀的工程細節，比如某個特定濾波器的實現細節或者某個硬件加速方案的效率對比。我當時感到一陣驚喜，心想終於要進入實操層麵瞭！但是，這種高密度的信息流往往隻能維持幾頁，緊接著，筆鋒又會急轉彎，迴到對某種抽象模型（比如信息熵的極限或者信息瓶頸原理）的哲學式探討。這種忽冷忽熱的閱讀體驗讓人非常不適應，就像坐過山車一樣，剛被推上坡頂準備看風景，結果又被人硬生生地拉瞭下來。我希望能看到的是一個平穩上升的麯綫，從基礎原理到應用實踐，層層遞進，邏輯清晰。更令人睏惑的是，書中對一些關鍵術語的定義前後似乎存在細微的差彆，這在嚴謹的學術寫作中是緻命的。我不得不頻繁地迴溯前麵的章節去核對，這極大地打斷瞭我的思維連貫性。這本書似乎更像是一係列分散的講義匯編，缺乏一個貫穿始終的、強有力的主綫來統一這些知識點，讓讀者感到有點迷失方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的案例選擇和配圖質量感到非常失望。通常，一本關於“圖像處理”的書籍，視覺化呈現是至關重要的。讀者需要通過清晰的對比圖來理解算法的優劣，比如原始圖像、降噪後的圖像、以及不同參數下的處理結果。然而，這本書中提供的圖例少得可憐，而且大部分圖例都是黑白、低分辨率的示意圖，很多時候根本看不清細節。例如，當作者詳細描述瞭一種新的邊緣檢測算法如何優於傳統的Sobel算子時，我期望看到的是一個復雜紋理區域的放大對比圖，但呈現給我的卻是一個模糊的幾何圖形，完全無法直觀感受齣新算法的“優越性”究竟體現在何處。此外，書中引用的案例似乎非常陳舊，很多例子停留在上世紀八九十年代的數字圖像處理範疇，比如簡單的幾何校正、基本的閾值分割等。我更希望看到的是如何處理高動態範圍（HDR）圖像、如何應對光照變化下的復雜場景識彆、或者如何利用AI技術對醫學影像進行輔助診斷等現代議題。這種案例的滯後性，讓整本書的討論顯得與當下的技術前沿格格不入，讀起來像是翻閱一本曆史文獻，而非一本麵嚮未來的技術指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格極其晦澀和學術化，用詞上充滿瞭高階的專業術語，即使是那些相對基礎的概念，也往往被包裝在一層厚厚的理論外殼之下。我嘗試著去理解作者想錶達的核心思想，但很多時候，我感覺自己不是在閱讀一本技術手冊，而是在攻剋一篇晦澀難懂的哲學論文。例如，作者在討論圖像信息損失時，習慣性地引入“信息測度論中的遍曆性假設”等概念，這些術語本身沒有錯，但對於一個緻力於解決實際圖像問題的工程師或技術人員來說，這些概念帶來的認知負擔遠大於它們所能提供的實際幫助。我更傾嚮於那種直截瞭當、注重“如何做”和“為什麼有效”的寫作風格，而不是沉溺於對“存在性”和“本質性”的無休止的辯論。書中的很多段落需要我反復閱讀三四遍，纔能勉強捕捉到作者想通過那堆復雜的數學符號所傳達的那個簡單的技術意圖。如果作者能在介紹這些理論時，能穿插更多平實的類比或者工程上的直觀解釋，我相信這本書的普及度和實用價值會大大提升。當前的敘述方式，無疑將許多本可能感興趣的讀者拒之門外。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的章節組織和邏輯關聯性感到非常睏惑，似乎缺乏一個統一的編輯視角來梳理全書的結構。閱讀過程中，我經常發現不同章節之間存在知識點的重復介紹，但介紹的側重點又有所不同，這造成瞭一種“繞圈子”的感覺。比如，關於圖像去噪的討論，在第三章被以概率模型的角度提瞭一遍，然後在第七章又以能量泛函最小化的方式重新展開，但兩者之間缺乏明確的過渡和聯係，讓讀者很難建立起一個完整的知識體係。更嚴重的是，有些看似重要的、與主題高度相關的技術領域，在書中幾乎沒有涉及。例如，在當代圖像處理中，如何處理海量數據的並行計算和GPU加速優化是一個核心議題，但這本書中對這些實際操作層麵的討論少之又少，更像是完全忽略瞭現代計算架構對圖像處理效率的決定性影響。這種結構上的疏漏和重復，使得整本書讀起來支離破碎，仿佛是拼湊瞭不同時間、由不同作者撰寫的幾份報告，而不是一部經過精心打磨的、麵嚮某一特定領域的綜閤性著作。整體來看，它更像是一個廣撒網的理論知識的堆砌，而非一個聚焦於解決實際問題的深度指南。