A Quantum-Classical Hybrid Block-Matching Algorithm in Noisy Environment using Dissimilarity Measure

要約

ブロック マッチング アルゴリズムは、検索領域内で類似した画像パッチのグループを見つけます。
類似性/非類似性の測定は、この問題の解決に役立ちます。
さまざまな実際のアプリケーションでは、ビデオ圧縮、画像クラスタリング、ベクトル量子化、非局所ノイズ低減など、十分な検索領域内で類似した画像ブロックのグループを見つけることが必要になることがよくあります。
この作業では、ガウス ノイズとローパス フィルターまたはドメイン変換の適合による画像サイズの縮小を使用して、古典的な画像処理が実行されます。
階層的検索手法を実装して、位相演算子によって画像をエンコードします。
量子フーリエ変換とスワップ テストによる位相画像コーディングを使用して、非類似性の尺度を提案します。
結果は、完璧でノイズの多いシミュレーションと、IBM および Ionq 量子デバイスを使用したスワップ テストの場合に得られました。

要約(オリジナル)

A block-matching algorithm finds a group of similar image patches inside a search area. Similarity/dissimilarity measures can help to solve this problem. In different practical applications, finding groups of similar image blocks within an ample search area is often necessary, such as video compression, image clustering, vector quantization, and nonlocal noise reduction. In this work, classical image processing is performed using Gaussian noise and image size reduction with a fit of a Low-Pass Filter or Domain Transform. A hierarchical search technique is implemented to encode the images by phase operator. Using phase image coding with the quantum Fourier transform and the Swap test, we propose a dissimilarity measure. Results were obtained with perfect and noisy simulations and in the case of the Swap test with the IBM and Ionq quantum devices.

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