面向图像处理的量子抗干扰算法研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-16页 |
| 1.1.1 图形图像处理面临的挑战 | 第12-13页 |
| 1.1.2 量子计算发展现状 | 第13-15页 |
| 1.1.3 量子图像处理研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2 课题的研究内容与创新 | 第16-17页 |
| 1.3 论文结构 | 第17-20页 |
| 第二章 量子图像表示 | 第20-32页 |
| 2.1 量子图像表示模型 | 第20-24页 |
| 2.1.1 已有量子图像表示模型 | 第20-23页 |
| 2.1.2 改进后的量子图像表示模型 | 第23-24页 |
| 2.2 基本的几何变换和颜色转换操作 | 第24-30页 |
| 2.2.1 基本的量子门电路 | 第24-26页 |
| 2.2.2 基本的图像几何变换以及色彩变换 | 第26-30页 |
| 2.3 小结 | 第30-32页 |
| 第三章 量子图像修复靶向型算法研究 | 第32-42页 |
| 3.1 基于椒盐噪声的量子图像修复 | 第32-37页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第33页 |
| 3.1.2 执行步骤 | 第33-36页 |
| 3.1.3 算法分析 | 第36-37页 |
| 3.2 基于高斯噪声的量子图像修复 | 第37-41页 |
| 3.2.1 基本思想 | 第37-38页 |
| 3.2.2 实现步骤 | 第38-40页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第40-41页 |
| 3.3 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 量子图像修复自适应算法研究 | 第42-50页 |
| 4.1 算法描述 | 第42-46页 |
| 4.1.1 基本思想 | 第42页 |
| 4.1.2 执行步骤 | 第42-46页 |
| 4.2 算法分析 | 第46-48页 |
| 4.2.1 算法复杂度分析 | 第46-47页 |
| 4.2.2 算法适用范围 | 第47-48页 |
| 4.3 小结 | 第48-50页 |
| 第五章 实验验证及结果分析 | 第50-58页 |
| 5.1 噪声修复度量标准 | 第50-51页 |
| 5.2 噪声分类过程中阈值选择 | 第51-52页 |
| 5.3 图像修复模拟实验 | 第52-56页 |
| 5.4 小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结束语 | 第58-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第68页 |
