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姜楠 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302422679

商品编码：29728513965

包装：平装

出版时间：2016-04-01

基本信息

书名：量子图像处理

定价：39.00元

作者：姜楠

出版社：清华大学出版社

出版日期：2016-04-01

ISBN：9787302422679

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向，是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。虽然该方面的研究还很不成熟，在物理实现上还存在许多困难，但是它的理论优势很可能对未来计算工具的发展产生深远影响。本书是结合作者的科研工作，对量子图像处理进行系统的总结和评述。

内容提要

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量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向，是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。本书在简要介绍量子计算知识的基础上，总结了量子图像处理方面的研究现状，并着重介绍本书作者在量子图像处理方面的研究成果，包括量子图像表示、量子图像置乱、量子图像几何操作、量子伪彩色处理、量子信息隐藏等方面。对量子图像处理感兴趣的科研人员可以选用本书作为入门读物或者参考书。

目录

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章绪论
1.1研究意义
1.2量子图像处理的产生与发展
1.3本书组织结构
第2章量子计算基础知识
2.1量子计算和量子计算机
2.1.1量子态及其叠加
2.1.2量子态的时间演化及其幺正性
2.1.3纠缠
2.1.4量子不可克隆定理
2.2研究量子计算机的原因
2.3量子逻辑门
2.3.1一位门
2.3.2二位门
2.3.3多位门
2.3.4量子计算复杂性
2.4本章小结
第3章量子图像处理研究进展
3.1概述
3.2量子图像表示
3.2.1QubitLattice
3.2.2RealKet
3.2.3EntangledImage
3.2.4FRQI
3.2.5NEQR
3.2.6NAQSS
3.2.7QSMC&QSNC;
3.2.8QUALPI
3.3量子图像处理算法
3.3.1几何变换
3.3.2色彩处理
3.3.3图像分割
3.3.4特征提取
3.3.5图像置乱
3.3.6图像加密
3.3.7信息隐藏和数字水印
3.4本章小结
第4章量子图像表示
4.1INEQR
4.2GQIR
4.2.1GQIR表示
4.2.2图像制备
4.3本章小结
第5章量子图像置乱
5.1量子Arnold/Fibonacci置乱
5.1.1经典Arnold/Fibonacci置乱原理
5.1.2量子加法器
5.1.3量子模N加法器
5.1.4量子Arnold/Fibonacci置乱的GQIR表示
5.1.5量子Arnold/Fibonacci置乱的线路构建
5.1.6量子Arnold/Fibonacci逆置乱
5.1.7量子Arnold/Fibonacci置乱的例子
5.1.8置乱线路复杂度分析
5.2量子Arnold置乱的改进
5.2.1对已有方案的分析
5.2.2二进制运算的特殊性
5.2.3量子Arnold置乱的改进
5.2.4改进后算法的网络复杂度
5.3量子Hilbert置乱
5.3.1经典Hilbert置乱原理
5.3.2Hilbert矩阵迭代公式的变形
5.3.3量子Hilbert置乱
5.3.4量子Hilbert逆置乱
5.3.5量子Hilbert置乱的例子
5.3.6网络复杂度
5.4本章小结
第6章量子图像几何操作
6.1量子图像缩放
6.1.1图像缩放概述
6.1.2基于近邻的图像缩放原理
6.1.3量子图像放大
6.1.4量子图像缩小
6.1.5量子图像缩放的例子
6.1.6网络复杂度
6.2量子图像平移
6.2.1图像平移概述
6.2.2量子比较器
6.2.3量子图像平移
6.2.4复杂性分析
6.2.5实验分析
6.3本章小结
第7章量子伪彩色处理
7.1经典伪彩色编码原理
7.2量子色图
7.2.1量子色图表示
7.2.2QCR的制备
7.3量子伪彩色处理编码方案
7.3.1量子算法
7.3.2量子伪彩色编码的实现
7.3.3复杂度分析
7.3.4量子伪彩色处理的例子
7.4本章小结
第8章量子信息隐藏
8.1量子LSB信息隐藏
8.1.1经典LSB信息隐藏
8.1.2量子LSB信息隐藏
8.1.3量子LSB分块信息隐藏
8.1.4实验模拟与分析
8.2基于Moiré条纹的量子信息隐藏
8.2.1莫尔效应
8.2.2基于莫尔条纹的量子信息隐藏
8.2.3提取操作
8.2.4实验模拟与分析
8.3本章小结
参考文献

作者介绍

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姜楠，北京工业大学计算机学院副教授，硕士生导师。主要研究方向包括量子图像处理、内容安全和计算智能。发表科研论文70余篇，其中SCI检索20余篇；撰写著作4部；授权发明10余项；主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目。担任多个国际期刊审稿人。所指导的学生多人次获得国家奖学金、科技之星等奖励和称号，并多次获得全国和校级科技竞赛奖励。

文摘

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序言

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《光影的重塑：从经典到未来的图像科学解析》 书籍简介 在信息爆炸的时代，图像作为信息传递的重要载体，其重要性不言而喻。从历史悠久的绘画艺术到现代科学研究中不可或缺的成像技术，再到日常生活中随处可见的数字照片和视频，图像无处不在，深刻地影响着我们的认知和生活。然而，我们所见的“图像”，并非总是原始数据的真实映射，它常常是经过一系列复杂的处理和变换而呈现出来的结果。《光影的重塑：从经典到未来的图像科学解析》正是这样一部深入探索图像世界本质的书籍。它并非仅仅罗列图像处理的各种技术，而是试图构建一个宏观的视野，将图像从其诞生之初到未来的演进历程，置于一个更为广阔的科学和技术框架下进行审视和解析。 本书旨在为读者勾勒出图像科学的宏大图景，阐述图像的形成、表征、分析、增强、复原以及生成等核心环节，并追溯这些技术在不同历史时期和科学领域的演进轨迹。我们并非关注某一个单一的、高度专业化的技术分支，而是力求展现图像处理的整体脉络，以及它如何与物理学、数学、计算机科学、生物学、医学、工程学乃至艺术学等多个学科交织融合，共同推动着人类认识世界、改造世界的能力。 内容概述 第一篇：图像的基石——认识与记录 在踏上图像探索之旅的起点，我们首先需要理解“图像”究竟是什么。本书将从最基础的层面出发，探讨图像的本质，以及人类如何从自然界的光影现象中获得灵感，并发展出记录图像的方法。 感知的源头：光与色的奥秘：我们将追溯人类对光和色的理解历程，从古希腊的哲学思辨到牛顿的棱镜实验，再到现代物理学对电磁波的认识。理解光的波动性和粒子性，以及它与物质的相互作用，是理解图像形成的基础。色彩的感知机制，三原色理论，以及不同色彩模型（如RGB、CMYK）的由来和应用，也将得到详细阐释。 记录的艺术：从化学到电子：在感知的基石之上，本书将回顾人类历史上记录图像的重大突破。从早期的感光材料和化学显影技术，如暗房工艺的诞生，到摄影术的发明及其对社会的影响。随后，我们将聚焦于电子成像技术的兴起，包括真空管电视、CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器的发展，以及它们如何奠定了现代数字图像的基础。这一部分将深入浅出地介绍传感器的工作原理，以及不同技术在分辨率、感光度、噪声等方面的差异。 数字化的浪潮：像素与编码：数字化是图像处理的基石。本书将详细介绍图像的数字化过程，包括采样和量化。读者将了解到像素的概念，图像的尺寸、分辨率如何影响其质量，以及不同的色彩深度和灰度级如何定义图像的细节表现力。此外，我们将探讨图像在数字世界中的编码方式，如位图和矢量图的区别，以及它们各自的优缺点和应用场景。 第二篇：图像的提炼——分析与增强 一旦图像被数字化，便进入了可以被计算机精确操控的领域。这一篇将聚焦于如何通过各种算法和技术，从原始图像中提取有价值的信息，并提升图像的视觉质量。 图像的语言：特征提取与描述：识别图像中的物体、纹理、形状是图像分析的核心。本书将介绍多种经典的特征提取技术，如边缘检测（Sobel、Canny算子）、角点检测（Harris角点）、尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）等。这些技术如何从图像的像素值中“读懂”图像的结构信息，并将其转化为机器可以理解的数学语言，将是本章的重点。 增强的艺术：让细节重现：增强旨在改善图像的视觉质量，使其更适合人类的观察或后续分析。我们将探讨各种图像增强技术，包括亮度与对比度调整、直方图均衡化、灰度拉伸、锐化（高通滤波、拉普拉斯算子）和去模糊技术。同时，也会涉及色彩增强技术，如何调整色彩饱和度、色调，以及如何进行白平衡校正。 降噪的智慧：去除干扰：噪声是图像中常见的干扰因素，它可能源于传感器、传输过程或环境因素。本书将介绍多种经典的降噪算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波以及更先进的非局部均值（NLM）和基于小波变换的降噪方法。我们将分析不同算法的原理，以及它们在保留图像细节和抑制噪声方面的权衡。 分割的奥秘：划分区域：图像分割是将图像划分为若干个具有相似特性的子区域（或称对象）的过程，是目标识别和场景理解的前提。我们将介绍基于阈值的分割方法、区域生长法、边缘检测结合区域分割、以及图割（Graph Cut）等经典算法。此外，也会简要介绍一些基于机器学习的分割方法，预示着未来发展的方向。 第三篇：图像的修复——复原与优化 现实中的图像往往受到各种不利因素的影响，如模糊、噪声、几何畸变，甚至是缺失部分。这一篇将深入探讨如何通过科学的方法，对这些受损的图像进行修复和优化。 模糊的克星：解卷积的挑战：模糊是图像中普遍存在的问题，可能是由于相机抖动、物体运动或光学系统限制造成的。本书将详细讲解模糊模型的建立，以及各种解卷积算法，如逆滤波、维纳滤波、Lucy-Richardson算法等。我们将分析这些算法的原理、局限性以及在实际应用中的注意事项。 畸变的矫正：几何变换的威力：相机拍摄的角度、镜头畸变等都会导致图像的几何形变。本书将介绍各种几何变换技术，如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换。我们将讲解如何建立图像的几何模型，并利用这些变换来校正图像的畸变，使其恢复到正确的几何形态。 缺失的弥合：图像修复的艺术：当图像出现划痕、污渍甚至大面积缺失时，如何“填补”这些空白，使其看起来自然且信息完整，是一项极具挑战性的任务。本书将介绍基于纹理合成、基于块匹配（Patch-based）以及基于学习的图像修复方法。我们将探讨这些方法如何利用图像中已有的信息来推断和生成缺失的部分。 超分辨率的追求：超越极限：在某些场景下，我们可能只有低分辨率的图像，但却需要更高分辨率的输出。本书将介绍超分辨率技术，包括基于插值的方法（双线性、双三次插值）以及基于学习的方法（如SRCNN、ESPCN）。我们将讨论如何通过算法来“创造”出更高分辨率的图像，以及其背后的原理和局限性。 第四篇：图像的未来——创造与应用 图像处理技术的发展从未止步，它正以前所未有的速度向前推进，并在各个领域展现出强大的生命力。这一篇将展望图像处理的未来发展趋势，以及它在更广泛领域的应用。 学习的力量：深度学习与图像：深度学习的兴起极大地改变了图像处理的面貌。本书将介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像识别、目标检测、图像分割、图像生成等方面的突破性进展。我们将分析深度学习模型为何能如此有效地处理图像，以及其在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的广泛应用。 生成的新纪元：AI绘画与合成：生成对抗网络（GANs）等生成模型的发展，使得计算机能够创造出逼真且富有创意的图像。本书将介绍GANs的工作原理，以及其在AI绘画、图像风格迁移、图像修复、视频生成等方面的应用。我们将探讨AI生成图像的潜力和挑战，以及它对艺术创作和社会的影响。 跨越学科的融合：从科学到艺术：图像处理早已不是孤立的技术，它与各学科深度融合。本书将梳理图像技术在科学研究中的关键作用，例如在天文观测、粒子物理、材料科学、基因测序、医学影像（CT、MRI、PET）中的应用。同时，也将探讨图像处理如何影响艺术创作，数字艺术、交互式装置、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等新兴领域都离不开图像技术的支持。 未来的展望：可解释性、伦理与可持续发展：随着图像处理技术的飞速发展，我们也需要关注其未来的方向和潜在的挑战。本书将探讨模型的可解释性问题，即我们如何理解AI模型做出决策的原因。同时，也将讨论图像数据隐私、算法偏见、深度伪造（Deepfake）等伦理问题，以及如何在推动技术进步的同时，实现可持续发展和负责任的创新。 《光影的重塑：从经典到未来的图像科学解析》并非一本操作手册，而是一次关于图像科学的深度漫游。它邀请您一同走进图像的世界，理解光影如何被记录、被分析、被修复，并最终被赋予新的生命。无论您是初学者，还是有一定基础的研究者，本书都将为您提供一个全面而深刻的视角，帮助您理解图像处理的过去、现在与未来，激发您在这个充满无限可能的领域中进行探索。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在理论深度上确实有其可取之处，但它的结构安排简直是一场灾难。它像是把十本不同领域的书随意地切开，然后用胶水粘在一起。前半部分对量子信息理论的介绍还算扎实，但当你期待它能无缝过渡到图像处理的应用时，它却突然插入了一大段关于经典数字图像处理的历史回顾，这部分内容在其他任何一本入门教材里都能找到，而且讲得更清晰。更要命的是，这种主题的跳跃性导致了核心概念的反复和矛盾。例如，在第十章讨论的量子图像压缩算法，其理论基础似乎与第三章介绍的量子度量空间模型存在微妙的冲突，但作者没有做任何解释或对比分析，仿佛这两部分是两个独立的作者写的。阅读时，我总有一种感觉，就是作者本人对“图像处理”的应用侧并没有投入足够的精力去打磨，它更像是他研究量子计算理论时随手添加的一个“应用案例”。这种缺乏整体观和逻辑连贯性的写作，极大地拖慢了读者的学习进度，让人难以建立起对整个领域的系统性认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价与其实际内容质量严重不符，这是一次非常不划算的购买体验。我本来期待能从中找到关于“量子增强”图像识别的一些前沿见解，比如如何利用量子机器学习模型来处理高维特征向量的图像数据。然而，书中对于量子机器学习的部分极其保守，几乎完全依赖于对经典机器学习算法的量子加速思路的简单复述，缺乏原创性的量子模型设计。比如，对于图像分类任务中至关重要的“特征提取”环节，书中给出的量子化方案效率低下，并且没有提供任何性能对比数据来证明它比经典方法有任何优势。这种保守和缺乏雄心的态度，让这本书远远落后于该领域最新的研究动态。对于希望走在技术前沿的读者来说，这本书提供的知识点更像是五年前的标准配置，缺乏对未来潜力的挖掘。我更倾向于将这本书视为一个过时的综述报告，而不是一本具有指导意义的专著。阅读它，我感觉自己只是在重复别人已经做过的工作，而不是在探索新的疆域。

评分☆☆☆☆☆

这本《量子图像处理》的书，说实话，我期待了很久，但是读完之后，心情挺复杂的。我本来以为它会深入探讨量子力学在图像信息处理中的实际应用，毕竟书名这么吸引人，让人联想到科幻大片里的高精尖技术。结果呢，内容更偏向于理论基础的罗列，像是把一堆量子计算的经典教材内容生硬地拼接到图像处理的框架里，感觉像是“镀金”多过“实质”。书中花了大量的篇幅去解释量子比特、量子门这些基础概念，对于一个已经对量子计算有基本了解的读者来说，这些内容显得过于冗余和科普化，就像是给完全的门外汉准备的入门读物。真正触及到“图像处理”核心的部分，比如如何构建有效的量子卷积神经网络模型，或者如何利用量子纠缠特性来增强图像的去噪能力，这些前沿且令人兴奋的议题，书中却只是一笔带过，甚至很多地方只是提出了一个概念，却缺乏具体的算法实现和案例分析。阅读体验上，行文风格偏向于学术论文的冷峻和枯燥，缺乏生动的比喻和直观的解释，使得原本就抽象的量子概念更加难以理解。我希望看到的是一本能真正指导实践，能激发思考的书，而不是一本停留在表面概念的理论汇编。这本书更像是一个“量子计算入门导论”与“数字图像处理基础”的粗暴结合体，未能真正实现“量子图像处理”的深度融合与创新。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个科研小组的推荐下接触到这本书的，我们当时正在尝试将量子算法应用于医学影像分析中。坦白说，这本书的排版和图示设计非常糟糕，很多关键的数学公式和量子电路图都显得模糊不清，有些地方甚至出现了明显的印刷错误，这极大地影响了阅读的连贯性和准确性。更令人沮丧的是，书中对一些核心算法的描述，例如量子傅里叶变换在图像压缩中的应用，其推导过程跳跃性太大，完全没有给出中间的逻辑桥梁。我不得不花费大量时间去查阅其他文献来填补这些知识断层。对于需要快速掌握前沿技术的从业者来说，这种“只告诉你结论，不告诉你过程”的写作方式是致命的。我本来希望这本书能提供一套清晰、可复现的量子图像处理流程，或者至少提供一些伪代码作为参考，但它给我的感觉更像是一本作者的个人笔记草稿，未经充分的组织和审校就匆忙出版了。书中的参考文献列表也显得有些过时，很多近五年的重要研究成果都没有被囊括进来，这使得这本书在“前沿性”上大打折扣。总而言之，这本书的实用价值非常有限，更像是一个“展示我懂量子计算”的学术宣言，而非一本实用的技术手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事口吻简直让人抓狂，它采取了一种居高临下的、过于哲学的角度来探讨技术问题。读起来完全没有“技术手册”应有的精确感和目的性。例如，在讨论到量子图像表示时，作者花了大量篇幅去探讨信息熵在量子世界的本质区别，这些宏大的哲学思辨固然有趣，但对于一个想要了解如何将一张位图转化为量子态的工程师来说，这些内容纯粹是噪音。我需要的是具体的量子态编码方案，例如如何有效利用量子图像的张量积结构来提高存储效率，而不是关于“图像存在的本质”的冗长论述。书中缺乏任何关于硬件实现的讨论，比如在当前的NISQ（含噪声中等规模量子）设备上，处理一张实际大小的图像所面临的退相干问题和可扩展性瓶颈，完全没有涉及。这使得这本书的讨论完全悬浮在理想化的数学空间中，与现实世界的工程挑战相去甚远。如果你想了解量子计算如何影响我们对“图像”这个概念的认识，或许这本书能提供一些谈资；但如果你想知道如何用量子计算机去加速你的图像识别任务，那么你很可能会感到极度失望，因为它避开了所有“动手”的部分。