本研究では、量子画像処理の課題であるノイズの問題に取り組むため、機械学習モデルを用いた新しいアプローチを提案している。
まず、クラシカルコンピューターと量子コンピューターで処理された画像のデータセットを用いて、畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練する。このモデルは、入力された量子画像に含まれるノイズを識別し、各ピクセルの信頼度と推定される元の値を出力することができる。
次に、この機械学習モデルの出力を利用して、ノイズ除去アルゴリズムを適用する。ノイズの影響が大きいピクセルは除去し、元の値に近い推定値に置き換えることで、ノイズの影響を軽減した高品質な量子画像を生成する。
提案手法の有効性は、PSNR、SSIM、MOSの各指標を用いて評価される。また、医療画像、法医学、繊維・材料科学などの分野における応用可能性についても議論されている。
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