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Grover量子搜索算法的改进及其在图像检索中的应用

作　者: 韩广甫
导　师: 李飞
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 量子计算 Grover算法特征提取图像搜索
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 5次
引　用: 0次
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内容摘要

Grover量子搜索算法自1996年提出以来,由于其快速的搜索性能受到了国内外广大学者的关注。但Grover量子搜索算法也存在着诸如：当目标态的数目占系统态总数目的1/2时算法失效,随着目标态的数目与数据库总数目的比值增加算法的搜索成功概率迅速下降等缺点。如何进一步提高Grover算法的成功概率,是本论文研究的出发点之一。随着信息社会的发展,图像的使用已经深入到人类社会的各行各业,如何快速的搜索到有用的图像已经变得越来越迫切。于是,图像搜索(Image Retrieval)这一种新型的信息检索技术应运而生。由于现在的图像检索技术大多是基于文本的,对于基于内容的图像搜索(CBIR, Content-Based Image Retrieval)内研究还不太成熟,且当图像数据库非常大时会使得图像搜索的搜索速度变得非常慢。基于以上两方面的原因,本文具体做了以下几方面的研究：第一,研究了量子Grover搜索算法并进行了仿真分析,从理认上详细分析了Grover算法的缺陷,研究了基于π/2相位旋转的Grover算法、基于自适应相位旋转的Grover算法、基于固定相位旋转的Grover算法和精确Grover算法等4种典型Grover改进算法及其性能。第二,修正了一种精确Grover改进算法的迭代步数与相位旋转角之间的对应关系,并对基于π/2相位旋转的Grover算法、基于自适应相位旋转的Grover算法、基于固定相位旋转的Grover算法和精确Grover算法等这4种改进算法进行了数字模拟且对模拟结果进行了详细的对比分析。第三,将基本Grover算法、基于固定相位旋转的Grover算法和修正的精确Grover算法用于图像检索系统中。实验结果表明修正的精确Grover改进算法能够在基于内容的图像检索中得到更好的检索效果,具有更好的适应性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
第一章绪论  7-11
  1.1 课题研究意义和背景  7-9
  1.2 本论文的主要研究内容  9-11
第二章基本Grover量子搜索算法  11-27
  2.1 量子信息论基础  11-19
    2.1.1 量子比特  11-15
    2.1.2 量子逻辑门  15-18
    2.1.3 量子并行性  18-19
  2.2 Grover量子搜索算法基本原理  19-26
    2.2.1 基于黑箱的搜索思想  19-20
    2.2.2 Grover算法步骤  20-21
    2.2.3 Grover算法的几何描述  21-22
    2.2.4 Grover算法的数字模拟及性能分析  22-26
  2.3 本章小结  26-27
第三章改进的Grover算法  27-41
  3.1 基于π/2相位旋转的改进Grover算法  27-28
  3.2 基于自适应相位的改进算法  28-31
  3.3 精确的Grover量子搜索算法  31-33
  3.4 基于固定相位旋转的广义Grover算法  33-35
  3.5 改进Grover算法的对比分析  35-40
  3.6 本章小结  40-41
第四章 Grover算法在图像检索中的应用  41-58
  4.1 基于内容的图像检索概述  41-46
    4.1.1 图像底层特征提取技术  42-43
    4.1.2 特征匹配技术  43-45
      4.1.2.1 常用的匹配方法  43-45
      4.1.2.2 精确查询与近似查询  45
    4.1.3 性能评价标准  45-46
  4.2 图像特征提取  46-50
    4.2.1 图像熵的提取  46-47
    4.2.2 纹理特征提取  47-50
  4.3 基于Grover算法的图像检索系统  50-57
    4.3.1 检索算法的思想  50-51
    4.3.2 基于图像熵的图像检索系统  51-53
    4.3.3 基于纹理的图像检索系统  53-57
  4.4 本章小结  57-58
第五章总结与展望  58-59
  5.1 课题研究总结  58
  5.2 课题研究展望  58-59
参考文献  59-61
附录攻读硕士学位期间撰写的论文  61-62
致谢  62

Grover量子搜索算法的改进及其在图像检索中的应用

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