量子图像信息处理方法研究进展
Abstract
量子计算凭借其叠加性、纠缠性和并行性等核心特性，为解决图像处理领域的新型复杂难题提供了革命性的思路和工具，由此催生了量子图像信息处理这一研究领域。近年来，量子图像信息处理引起了越来越多研究人员的关注。对近5年来的相关研究进行了调研。首先介绍了量子计算的特性并回顾了量子图像信息处理的发展历程。其次总结了近5年来的量子图像表示方法。然后从量子图像处理方法、量子图像分析方法、量子图像信息安全技术和量子机器学习方法这4个方面详细阐明了量子图像信息处理方法的研究进展，并对比了所采用方法的核心创新、性能突破和关键局限。其中量子图像处理方法涵盖量子图像滤波、量子图像压缩和量子形态变换；量子图像分析方法涉及量子边缘检测、量子图像分割和量子图像匹配3个方面；量子图像信息安全技术包括量子图像加密和量子图像数据隐藏；而量子支持向量机、量子卷积神经网络及量子生成对抗网络，则归属于量子机器学习的关键实现路径。最后指出目前量子图像信息处理方法在硬件、图像表示模型、协同效率和量子图像安全机制上面临的挑战，并针对挑战对未来进一步的研究方向进行了展望，提及的算法已汇总至https：//github.com/cococococo7/QIIP。
Fields of Study & Subjects
Big Data and Digital Economy
Security and Verification in Computing
Cognitive Computing and Networks
Publication details
- Journal / source
- Journal of Image and Graphics
- Volume
- 31
- Issue
- 8
- Pages
- 2814–2843
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN