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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

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302422679

商品編碼：29728513965

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，包括量子圖像錶示、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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章緒論
1.1研究意義
1.2量子圖像處理的産生與發展
1.3本書組織結構
第2章量子計算基礎知識
2.1量子計算和量子計算機
2.1.1量子態及其疊加
2.1.2量子態的時間演化及其幺正性
2.1.3糾纏
2.1.4量子不可剋隆定理
2.2研究量子計算機的原因
2.3量子邏輯門
2.3.1一位門
2.3.2二位門
2.3.3多位門
2.3.4量子計算復雜性
2.4本章小結
第3章量子圖像處理研究進展
3.1概述
3.2量子圖像錶示
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量子圖像處理算法
3.3.1幾何變換
3.3.2色彩處理
3.3.3圖像分割
3.3.4特徵提取
3.3.5圖像置亂
3.3.6圖像加密
3.3.7信息隱藏和數字水印
3.4本章小結
第4章量子圖像錶示
4.1INEQR
4.2GQIR
4.2.1GQIR錶示
4.2.2圖像製備
4.3本章小結
第5章量子圖像置亂
5.1量子Arnold/Fibonacci置亂
5.1.1經典Arnold/Fibonacci置亂原理
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置亂的GQIR錶示
5.1.5量子Arnold/Fibonacci置亂的綫路構建
5.1.6量子Arnold/Fibonacci逆置亂
5.1.7量子Arnold/Fibonacci置亂的例子
5.1.8置亂綫路復雜度分析
5.2量子Arnold置亂的改進
5.2.1對已有方案的分析
5.2.2二進製運算的特殊性
5.2.3量子Arnold置亂的改進
5.2.4改進後算法的網絡復雜度
5.3量子Hilbert置亂
5.3.1經典Hilbert置亂原理
5.3.2Hilbert矩陣迭代公式的變形
5.3.3量子Hilbert置亂
5.3.4量子Hilbert逆置亂
5.3.5量子Hilbert置亂的例子
5.3.6網絡復雜度
5.4本章小結
第6章量子圖像幾何操作
6.1量子圖像縮放
6.1.1圖像縮放概述
6.1.2基於近鄰的圖像縮放原理
6.1.3量子圖像放大
6.1.4量子圖像縮小
6.1.5量子圖像縮放的例子
6.1.6網絡復雜度
6.2量子圖像平移
6.2.1圖像平移概述
6.2.2量子比較器
6.2.3量子圖像平移
6.2.4復雜性分析
6.2.5實驗分析
6.3本章小結
第7章量子僞彩色處理
7.1經典僞彩色編碼原理
7.2量子色圖
7.2.1量子色圖錶示
7.2.2QCR的製備
7.3量子僞彩色處理編碼方案
7.3.1量子算法
7.3.2量子僞彩色編碼的實現
7.3.3復雜度分析
7.3.4量子僞彩色處理的例子
7.4本章小結
第8章量子信息隱藏
8.1量子LSB信息隱藏
8.1.1經典LSB信息隱藏
8.1.2量子LSB信息隱藏
8.1.3量子LSB分塊信息隱藏
8.1.4實驗模擬與分析
8.2基於Moiré條紋的量子信息隱藏
8.2.1莫爾效應
8.2.2基於莫爾條紋的量子信息隱藏
8.2.3提取操作
8.2.4實驗模擬與分析
8.3本章小結
參考文獻

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。主要研究方嚮包括量子圖像處理、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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《光影的重塑：從經典到未來的圖像科學解析》 書籍簡介 在信息爆炸的時代，圖像作為信息傳遞的重要載體，其重要性不言而喻。從曆史悠久的繪畫藝術到現代科學研究中不可或缺的成像技術，再到日常生活中隨處可見的數字照片和視頻，圖像無處不在，深刻地影響著我們的認知和生活。然而，我們所見的“圖像”，並非總是原始數據的真實映射，它常常是經過一係列復雜的處理和變換而呈現齣來的結果。《光影的重塑：從經典到未來的圖像科學解析》正是這樣一部深入探索圖像世界本質的書籍。它並非僅僅羅列圖像處理的各種技術，而是試圖構建一個宏觀的視野，將圖像從其誕生之初到未來的演進曆程，置於一個更為廣闊的科學和技術框架下進行審視和解析。 本書旨在為讀者勾勒齣圖像科學的宏大圖景，闡述圖像的形成、錶徵、分析、增強、復原以及生成等核心環節，並追溯這些技術在不同曆史時期和科學領域的演進軌跡。我們並非關注某一個單一的、高度專業化的技術分支，而是力求展現圖像處理的整體脈絡，以及它如何與物理學、數學、計算機科學、生物學、醫學、工程學乃至藝術學等多個學科交織融閤，共同推動著人類認識世界、改造世界的能力。 內容概述 第一篇：圖像的基石——認識與記錄 在踏上圖像探索之旅的起點，我們首先需要理解“圖像”究竟是什麼。本書將從最基礎的層麵齣發，探討圖像的本質，以及人類如何從自然界的光影現象中獲得靈感，並發展齣記錄圖像的方法。 感知的源頭：光與色的奧秘：我們將追溯人類對光和色的理解曆程，從古希臘的哲學思辨到牛頓的棱鏡實驗，再到現代物理學對電磁波的認識。理解光的波動性和粒子性，以及它與物質的相互作用，是理解圖像形成的基礎。色彩的感知機製，三原色理論，以及不同色彩模型（如RGB、CMYK）的由來和應用，也將得到詳細闡釋。 記錄的藝術：從化學到電子：在感知的基石之上，本書將迴顧人類曆史上記錄圖像的重大突破。從早期的感光材料和化學顯影技術，如暗房工藝的誕生，到攝影術的發明及其對社會的影響。隨後，我們將聚焦於電子成像技術的興起，包括真空管電視、CCD（電荷耦閤器件）和CMOS（互補金屬氧化物半導體）傳感器的發展，以及它們如何奠定瞭現代數字圖像的基礎。這一部分將深入淺齣地介紹傳感器的工作原理，以及不同技術在分辨率、感光度、噪聲等方麵的差異。 數字化的浪潮：像素與編碼：數字化是圖像處理的基石。本書將詳細介紹圖像的數字化過程，包括采樣和量化。讀者將瞭解到像素的概念，圖像的尺寸、分辨率如何影響其質量，以及不同的色彩深度和灰度級如何定義圖像的細節錶現力。此外，我們將探討圖像在數字世界中的編碼方式，如位圖和矢量圖的區彆，以及它們各自的優缺點和應用場景。 第二篇：圖像的提煉——分析與增強 一旦圖像被數字化，便進入瞭可以被計算機精確操控的領域。這一篇將聚焦於如何通過各種算法和技術，從原始圖像中提取有價值的信息，並提升圖像的視覺質量。 圖像的語言：特徵提取與描述：識彆圖像中的物體、紋理、形狀是圖像分析的核心。本書將介紹多種經典的特徵提取技術，如邊緣檢測（Sobel、Canny算子）、角點檢測（Harris角點）、尺度不變特徵變換（SIFT）、加速魯棒特徵（SURF）等。這些技術如何從圖像的像素值中“讀懂”圖像的結構信息，並將其轉化為機器可以理解的數學語言，將是本章的重點。 增強的藝術：讓細節重現：增強旨在改善圖像的視覺質量，使其更適閤人類的觀察或後續分析。我們將探討各種圖像增強技術，包括亮度與對比度調整、直方圖均衡化、灰度拉伸、銳化（高通濾波、拉普拉斯算子）和去模糊技術。同時，也會涉及色彩增強技術，如何調整色彩飽和度、色調，以及如何進行白平衡校正。 降噪的智慧：去除乾擾：噪聲是圖像中常見的乾擾因素，它可能源於傳感器、傳輸過程或環境因素。本書將介紹多種經典的降噪算法，如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波以及更先進的非局部均值（NLM）和基於小波變換的降噪方法。我們將分析不同算法的原理，以及它們在保留圖像細節和抑製噪聲方麵的權衡。 分割的奧秘：劃分區域：圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似特性的子區域（或稱對象）的過程，是目標識彆和場景理解的前提。我們將介紹基於閾值的分割方法、區域生長法、邊緣檢測結閤區域分割、以及圖割（Graph Cut）等經典算法。此外，也會簡要介紹一些基於機器學習的分割方法，預示著未來發展的方嚮。 第三篇：圖像的修復——復原與優化 現實中的圖像往往受到各種不利因素的影響，如模糊、噪聲、幾何畸變，甚至是缺失部分。這一篇將深入探討如何通過科學的方法，對這些受損的圖像進行修復和優化。 模糊的剋星：解捲積的挑戰：模糊是圖像中普遍存在的問題，可能是由於相機抖動、物體運動或光學係統限製造成的。本書將詳細講解模糊模型的建立，以及各種解捲積算法，如逆濾波、維納濾波、Lucy-Richardson算法等。我們將分析這些算法的原理、局限性以及在實際應用中的注意事項。 畸變的矯正：幾何變換的威力：相機拍攝的角度、鏡頭畸變等都會導緻圖像的幾何形變。本書將介紹各種幾何變換技術，如平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換。我們將講解如何建立圖像的幾何模型，並利用這些變換來校正圖像的畸變，使其恢復到正確的幾何形態。 缺失的彌閤：圖像修復的藝術：當圖像齣現劃痕、汙漬甚至大麵積缺失時，如何“填補”這些空白，使其看起來自然且信息完整，是一項極具挑戰性的任務。本書將介紹基於紋理閤成、基於塊匹配（Patch-based）以及基於學習的圖像修復方法。我們將探討這些方法如何利用圖像中已有的信息來推斷和生成缺失的部分。 超分辨率的追求：超越極限：在某些場景下，我們可能隻有低分辨率的圖像，但卻需要更高分辨率的輸齣。本書將介紹超分辨率技術，包括基於插值的方法（雙綫性、雙三次插值）以及基於學習的方法（如SRCNN、ESPCN）。我們將討論如何通過算法來“創造”齣更高分辨率的圖像，以及其背後的原理和局限性。 第四篇：圖像的未來——創造與應用 圖像處理技術的發展從未止步，它正以前所未有的速度嚮前推進，並在各個領域展現齣強大的生命力。這一篇將展望圖像處理的未來發展趨勢，以及它在更廣泛領域的應用。 學習的力量：深度學習與圖像：深度學習的興起極大地改變瞭圖像處理的麵貌。本書將介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型在圖像識彆、目標檢測、圖像分割、圖像生成等方麵的突破性進展。我們將分析深度學習模型為何能如此有效地處理圖像，以及其在自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等領域的廣泛應用。 生成的新紀元：AI繪畫與閤成：生成對抗網絡（GANs）等生成模型的發展，使得計算機能夠創造齣逼真且富有創意的圖像。本書將介紹GANs的工作原理，以及其在AI繪畫、圖像風格遷移、圖像修復、視頻生成等方麵的應用。我們將探討AI生成圖像的潛力和挑戰，以及它對藝術創作和社會的影響。 跨越學科的融閤：從科學到藝術：圖像處理早已不是孤立的技術，它與各學科深度融閤。本書將梳理圖像技術在科學研究中的關鍵作用，例如在天文觀測、粒子物理、材料科學、基因測序、醫學影像（CT、MRI、PET）中的應用。同時，也將探討圖像處理如何影響藝術創作，數字藝術、交互式裝置、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等新興領域都離不開圖像技術的支持。 未來的展望：可解釋性、倫理與可持續發展：隨著圖像處理技術的飛速發展，我們也需要關注其未來的方嚮和潛在的挑戰。本書將探討模型的可解釋性問題，即我們如何理解AI模型做齣決策的原因。同時，也將討論圖像數據隱私、算法偏見、深度僞造（Deepfake）等倫理問題，以及如何在推動技術進步的同時，實現可持續發展和負責任的創新。 《光影的重塑：從經典到未來的圖像科學解析》並非一本操作手冊，而是一次關於圖像科學的深度漫遊。它邀請您一同走進圖像的世界，理解光影如何被記錄、被分析、被修復，並最終被賦予新的生命。無論您是初學者，還是有一定基礎的研究者，本書都將為您提供一個全麵而深刻的視角，幫助您理解圖像處理的過去、現在與未來，激發您在這個充滿無限可能的領域中進行探索。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在理論深度上確實有其可取之處，但它的結構安排簡直是一場災難。它像是把十本不同領域的書隨意地切開，然後用膠水粘在一起。前半部分對量子信息理論的介紹還算紮實，但當你期待它能無縫過渡到圖像處理的應用時，它卻突然插入瞭一大段關於經典數字圖像處理的曆史迴顧，這部分內容在其他任何一本入門教材裏都能找到，而且講得更清晰。更要命的是，這種主題的跳躍性導緻瞭核心概念的反復和矛盾。例如，在第十章討論的量子圖像壓縮算法，其理論基礎似乎與第三章介紹的量子度量空間模型存在微妙的衝突，但作者沒有做任何解釋或對比分析，仿佛這兩部分是兩個獨立的作者寫的。閱讀時，我總有一種感覺，就是作者本人對“圖像處理”的應用側並沒有投入足夠的精力去打磨，它更像是他研究量子計算理論時隨手添加的一個“應用案例”。這種缺乏整體觀和邏輯連貫性的寫作，極大地拖慢瞭讀者的學習進度，讓人難以建立起對整個領域的係統性認知。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事口吻簡直讓人抓狂，它采取瞭一種居高臨下的、過於哲學的角度來探討技術問題。讀起來完全沒有“技術手冊”應有的精確感和目的性。例如，在討論到量子圖像錶示時，作者花瞭大量篇幅去探討信息熵在量子世界的本質區彆，這些宏大的哲學思辨固然有趣，但對於一個想要瞭解如何將一張位圖轉化為量子態的工程師來說，這些內容純粹是噪音。我需要的是具體的量子態編碼方案，例如如何有效利用量子圖像的張量積結構來提高存儲效率，而不是關於“圖像存在的本質”的冗長論述。書中缺乏任何關於硬件實現的討論，比如在當前的NISQ（含噪聲中等規模量子）設備上，處理一張實際大小的圖像所麵臨的退相乾問題和可擴展性瓶頸，完全沒有涉及。這使得這本書的討論完全懸浮在理想化的數學空間中，與現實世界的工程挑戰相去甚遠。如果你想瞭解量子計算如何影響我們對“圖像”這個概念的認識，或許這本書能提供一些談資；但如果你想知道如何用量子計算機去加速你的圖像識彆任務，那麼你很可能會感到極度失望，因為它避開瞭所有“動手”的部分。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價與其實際內容質量嚴重不符，這是一次非常不劃算的購買體驗。我本來期待能從中找到關於“量子增強”圖像識彆的一些前沿見解，比如如何利用量子機器學習模型來處理高維特徵嚮量的圖像數據。然而，書中對於量子機器學習的部分極其保守，幾乎完全依賴於對經典機器學習算法的量子加速思路的簡單復述，缺乏原創性的量子模型設計。比如，對於圖像分類任務中至關重要的“特徵提取”環節，書中給齣的量子化方案效率低下，並且沒有提供任何性能對比數據來證明它比經典方法有任何優勢。這種保守和缺乏雄心的態度，讓這本書遠遠落後於該領域最新的研究動態。對於希望走在技術前沿的讀者來說，這本書提供的知識點更像是五年前的標準配置，缺乏對未來潛力的挖掘。我更傾嚮於將這本書視為一個過時的綜述報告，而不是一本具有指導意義的專著。閱讀它，我感覺自己隻是在重復彆人已經做過的工作，而不是在探索新的疆域。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個科研小組的推薦下接觸到這本書的，我們當時正在嘗試將量子算法應用於醫學影像分析中。坦白說，這本書的排版和圖示設計非常糟糕，很多關鍵的數學公式和量子電路圖都顯得模糊不清，有些地方甚至齣現瞭明顯的印刷錯誤，這極大地影響瞭閱讀的連貫性和準確性。更令人沮喪的是，書中對一些核心算法的描述，例如量子傅裏葉變換在圖像壓縮中的應用，其推導過程跳躍性太大，完全沒有給齣中間的邏輯橋梁。我不得不花費大量時間去查閱其他文獻來填補這些知識斷層。對於需要快速掌握前沿技術的從業者來說，這種“隻告訴你結論，不告訴你過程”的寫作方式是緻命的。我本來希望這本書能提供一套清晰、可復現的量子圖像處理流程，或者至少提供一些僞代碼作為參考，但它給我的感覺更像是一本作者的個人筆記草稿，未經充分的組織和審校就匆忙齣版瞭。書中的參考文獻列錶也顯得有些過時，很多近五年的重要研究成果都沒有被囊括進來，這使得這本書在“前沿性”上大打摺扣。總而言之，這本書的實用價值非常有限，更像是一個“展示我懂量子計算”的學術宣言，而非一本實用的技術手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本《量子圖像處理》的書，說實話，我期待瞭很久，但是讀完之後，心情挺復雜的。我本來以為它會深入探討量子力學在圖像信息處理中的實際應用，畢竟書名這麼吸引人，讓人聯想到科幻大片裏的高精尖技術。結果呢，內容更偏嚮於理論基礎的羅列，像是把一堆量子計算的經典教材內容生硬地拼接到圖像處理的框架裏，感覺像是“鍍金”多過“實質”。書中花瞭大量的篇幅去解釋量子比特、量子門這些基礎概念，對於一個已經對量子計算有基本瞭解的讀者來說，這些內容顯得過於冗餘和科普化，就像是給完全的門外漢準備的入門讀物。真正觸及到“圖像處理”核心的部分，比如如何構建有效的量子捲積神經網絡模型，或者如何利用量子糾纏特性來增強圖像的去噪能力，這些前沿且令人興奮的議題，書中卻隻是一筆帶過，甚至很多地方隻是提齣瞭一個概念，卻缺乏具體的算法實現和案例分析。閱讀體驗上，行文風格偏嚮於學術論文的冷峻和枯燥，缺乏生動的比喻和直觀的解釋，使得原本就抽象的量子概念更加難以理解。我希望看到的是一本能真正指導實踐，能激發思考的書，而不是一本停留在錶麵概念的理論匯編。這本書更像是一個“量子計算入門導論”與“數字圖像處理基礎”的粗暴結閤體，未能真正實現“量子圖像處理”的深度融閤與創新。