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基于量子衍生的圖像處理算法研究

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基于量子衍生的圖像處理算法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-15頁
  1.1 研究背景及意義第8-9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-13頁
    1.2.1 量子信息技術的研究現狀第9頁
    1.2.2 量子衍生技術的研究現狀第9-11頁
    1.2.3 量子衍生圖像處理的研究現狀第11-13頁
  1.3 本文研究內容第13-14頁
  1.4 本文的結構安排第14-15頁
第2章 量子信息理論與基礎第15-24頁
  2.1 量子信息處理數學基礎第15-18頁
    2.1.1 向量第15-16頁
    2.1.2 內積第16頁
    2.1.3 外積第16-17頁
    2.1.4 張量積第17-18頁
  2.2 量子比特第18-19頁
  2.3 量子力學基本假設第19-22頁
    2.3.1 狀態空間第19頁
    2.3.2 量子系統態矢量的演化第19-21頁
    2.3.3 量子系統的測量第21頁
    2.3.4 復合系統第21-22頁
  2.4 灰度圖像的量子比特表示第22-23頁
  2.5 本章小結第23-24頁
第3章 基于量子衍生的小波域圖像增強算法第24-43頁
  3.1 經典的圖像對比度增強方法第24-32頁
    3.1.1 灰度級變換第24-27頁
    3.1.2 直方圖技術第27-29頁
    3.1.3 小波變換第29-32頁
  3.2 基于量子衍生的小波域圖像增強算法第32-38頁
    3.2.1 圖像歸一化第32-33頁
    3.2.2 Pal-King模糊增強算法第33-35頁
    3.2.3 基于量子衍生的小波域圖像增強算法第35-37頁
    3.2.4 算法實現步驟第37-38頁
  3.3 實驗結果與分析第38-42頁
    3.3.1 主觀分析第39-40頁
    3.3.2 客觀評價第40-42頁
  3.4 本章小結第42-43頁
第4章 改進的量子衍生自適應中值濾波算法第43-51頁
  4.1 圖像噪聲簡介第43-45頁
  4.2 中值濾波去噪技術第45-46頁
  4.3 改進的量子衍生自適應中值濾波算法第46-50頁
    4.3.1 圖像的量子Hadamard變換第46-47頁
    4.3.2 改進的量子衍生自適應中值濾波算法原理第47-49頁
    4.3.3 實驗結果與分析第49-50頁
  4.4 本章小結第50-51頁
第5章 基于量子衍生的圖像邊緣檢測算法第51-64頁
  5.1 經典的微分邊緣檢測方法第51-55頁
  5.2 Prewitt邊緣檢測算子的量子衍生實現第55-56頁
  5.3 量子衍生邊緣檢測算法第56-61頁
    5.3.1 改進的量子衍生邊緣檢測算子構造規則第57-58頁
    5.3.2 邊緣檢測模板的構造第58-59頁
    5.3.3 量子衍生邊緣檢測算法的定義第59-61頁
  5.4 實驗結果與分析第61-62頁
  5.5 本章小結第62-64頁
第6章 總結與展望第64-66頁
  6.1 總結第64-65頁
  6.2 展望第65-66頁
參考文獻第66-70頁
攻讀碩士學位期間發表的學術論文與參加的科研項目第70-71頁
致謝第71-72頁

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