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姜楠 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302422679

商品编码：29579197435

包装：平装

出版时间：2016-04-01

基本信息

书名：量子图像处理

定价：39.00元

作者：姜楠

出版社：清华大学出版社

出版日期：2016-04-01

ISBN：9787302422679

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向，是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。虽然该方面的研究还很不成熟，在物理实现上还存在许多困难，但是它的理论优势很可能对未来计算工具的发展产生深远影响。本书是结合作者的科研工作，对量子图像处理进行系统的总结和评述。

内容提要

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量子图像处理是近几年刚刚兴起的研究方向，是融合量子信息、量子计算、图像处理、数学等形成的新兴交叉学科。本书在简要介绍量子计算知识的基础上，总结了量子图像处理方面的研究现状，并着重介绍本书作者在量子图像处理方面的研究成果，括量子图像表示、量子图像置乱、量子图像几何操作、量子伪彩色处理、量子信息隐藏等方面。对量子图像处理感兴趣的科研人员可以选用本书作为入门读物或者参考书。

目录

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作者介绍

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姜楠，北京工业大学计算机学院副教授，硕士生导师。主要研究方向括量子图像处理、内容安全和计算智能。发表科研论文70余篇，其中SCI检索20余篇；撰写著作4部；授权发明10余项；主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目。担任多个国际期刊审稿人。所指导的学生多人次获得国家奖学金、科技之星等奖励和称号，并多次获得全国和校级科技竞赛奖励。

文摘

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序言

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《量子纠缠的艺术：解锁新视界》 内容简介 本书将带您踏上一场令人振奋的探索之旅，深入潜入微观世界的奇妙之处，并揭示如何利用量子力学的非凡特性，以全新的方式理解和操纵信息。我们将超越经典物理学的范畴，拥抱一个充满可能性和颠覆性创新的领域——量子信息科学。 引言：超越比特的边界 在信息时代飞速发展的今天，我们对数据处理和存储的需求呈爆炸式增长。传统的计算机，虽然取得了辉煌的成就，但在某些复杂问题的求解上，其算力仍然显得捉襟见肘。例如，模拟复杂的分子结构以加速新药研发，优化庞大的物流网络以降低成本，或者破解当前广泛使用的加密算法，这些都对现有计算能力构成了严峻的挑战。 正是为了应对这些挑战，量子信息科学应运而生。它不仅仅是计算机科学的延伸，更是一场关于信息本质和处理方式的深刻革命。本书的出发点，是介绍量子力学的基本原理，并以此为基石，逐步展开量子信息科学的宏伟蓝图。我们将首先回顾经典信息论的核心概念，理解比特（bit）——0或1的二元状态——如何构成我们今天数字世界的基础。随后，我们将深入量子世界，介绍构成量子信息基础的量子比特（qubit）。 量子比特的独特性在于其叠加态（superposition）和纠缠态（entanglement）的能力。叠加态允许一个量子比特同时处于0和1的某种组合状态，这意味着N个量子比特可以同时表示2的N次方个经典状态。这种指数级的并行处理能力，是量子计算超越经典计算的关键所在。而量子纠缠，则更是量子世界中最令人着迷的现象之一。当两个或多个量子比特发生纠缠后，它们的状态会紧密关联，无论它们相距多远，测量其中一个量子比特的状态会瞬间影响到其他纠缠的量子比特。这种“幽灵般的超距作用”，为信息传输和处理带来了前所未有的可能性。 第一章：量子的基石——叠加与纠缠的奥秘 本章将细致地剖析量子力学中最核心、也最具革命性的概念：量子叠加与量子纠缠。我们将从历史上重要的量子力学实验入手，例如双缝干涉实验，来直观地理解微观粒子为何表现出波粒二象性，以及这种性质如何孕育了叠加态的概念。我们将学习如何用数学语言描述一个量子比特的叠加态，例如使用布洛赫球面（Bloch sphere）来可视化其状态空间。 接着，我们将深入探讨量子纠缠。我们将解释纠缠是如何产生的，以及它与经典关联的区别。我们会通过贝尔不等式（Bell's inequality）等理论框架，来理解纠缠的非局域性（non-locality）以及它如何挑战我们日常的直觉。本书将不仅仅停留在概念的介绍，还会通过一些简化的数学模型，帮助读者理解纠缠态的数学表示，例如贝尔态（Bell states）。理解这些基本原理，是掌握后续量子信息处理技术的前提。 第二章：量子计算的范式——算法的革命 在掌握了量子比特的基本属性后，本章将聚焦于如何利用这些特性来构建强大的量子算法。我们将介绍一些已经展示出超越经典算法优势的著名量子算法，并剖析它们的工作原理。 首先，我们将详细介绍Shor算法。这个算法能够以指数级的速度分解大整数，这对当前的公钥密码学体系构成了巨大的威胁，因此也是推动量子密码学研究的重要驱动力。我们将分析Shor算法如何结合了量子傅里叶变换（Quantum Fourier Transform）等量子子程序，实现其惊人的并行计算能力。 接着，我们将探讨Grover算法。它能够以平方根的速度搜索无序数据库，虽然其加速效应不及Shor算法，但在许多实际应用中，例如数据库查询、优化问题求解等方面，依然具有重要的意义。我们将解析Grover算法的迭代过程，以及它如何通过量子态的振幅放大（amplitude amplification）来实现搜索加速。 此外，我们还将简要介绍一些其他具有潜力的量子算法，例如用于变分量子本征求解器（Variational Quantum Eigensolver, VQE）的算法，它们在量子化学和材料科学等领域展现出巨大的应用前景。本章的目标是让读者初步认识到量子计算并非仅仅是“更快的经典计算”，而是采用了全新的计算范式，能够解决一些经典计算机无法有效解决的问题。 第三章：量子通信的未来——安全与高效 量子信息科学不仅革新了计算，也为通信领域带来了前所未有的机遇。本章将重点阐述量子通信的核心技术，特别是量子密钥分发（Quantum Key Distribution, QKD）以及量子隐形传态（Quantum Teleportation）。 量子密钥分发是量子通信中最成熟、也是应用最广泛的技术之一。我们将深入讲解BB84协议等典型的QKD协议，分析它们如何利用量子的叠加态和不可克隆定理（no-cloning theorem），实现理论上无条件安全的密钥共享。我们将讨论QKD在抵御各种窃听攻击（如测量攻击、重放攻击）时的安全性原理，并展望其在国家安全、金融交易等领域的实际应用。 量子隐形传态是量子信息科学中一个极具魅力的概念。我们将解释量子隐形传态并非真正意义上的“瞬间移动”，而是通过利用量子纠缠和经典通信信道，将一个未知的量子态精确地传输到另一个地点。我们将详细剖析隐形传态的原理，包括对纠缠态的测量以及如何利用测量结果重构原始量子态。这将帮助读者理解，即使信息本身并未物理传输，其量子信息却能以一种奇特的方式“传递”。 本章还将探讨其他量子通信的应用，例如量子中继器（quantum repeater）的构想，它对于实现远距离的量子通信网络至关重要。通过对这些技术的介绍，读者将深刻理解量子通信如何为未来的信息网络带来更高的安全性和更高的传输效率。 第四章：探索与实践——量子硬件与平台 理论的进步需要强大的硬件支撑。本章将带领读者走进量子硬件的世界，了解当前实现量子计算和通信的不同技术路径，以及它们各自的优缺点。 我们将介绍几种主流的量子比特实现技术，包括： 超导量子比特（Superconducting Qubits）： 这种技术利用超导电路中的约瑟夫森结（Josephson junctions）来构建量子比特。它在集成度和可扩展性方面具有优势，是当前许多领先量子计算公司（如IBM、Google）选择的技术路线。我们将讨论其工作原理、退相干（decoherence）问题以及常用的控制和测量技术。 离子阱量子比特（Trapped Ions）： 这种技术利用电磁场将离子囚禁起来，并利用离子的内部能级来编码量子比特。离子阱量子比特具有高保真度的量子门操作和长相干时间，是另一种非常有前景的技术。我们将介绍其工作机制，以及如何通过激光来操控和测量离子。 光量子计算（Photonic Quantum Computing）： 这种技术利用光子作为量子比特，其优势在于光子的传输损耗低，并且易于在量子网络中传输。我们将讨论如何利用光学元件（如分束器、相位调制器）来实现量子门操作，以及其在量子通信领域的应用。 拓扑量子计算（Topological Quantum Computing）： 这是一种更具前瞻性的技术，旨在利用物质的拓扑性质来构建对环境噪声鲁棒性更强的量子比特。我们将简要介绍其基本思想，以及它所面临的技术挑战。 此外，本章还将介绍当前主要的量子计算和模拟平台，以及开发者如何通过云平台来访问和实验这些量子设备。我们将简要提及一些开源的量子编程框架和工具，鼓励读者动手实践。 第五章：挑战与展望——量子时代的黎明 尽管量子信息科学取得了令人瞩目的进展，但要实现大规模、通用的量子计算机和可靠的量子网络，仍然面临着诸多挑战。本章将对这些挑战进行深入的剖析，并展望量子信息科学的未来发展方向。 我们将讨论量子硬件方面的挑战，包括如何提高量子比特的相干时间，降低错误率，以及实现量子比特的规模化集成。我们将探讨量子软件方面的挑战，例如如何设计更高效的量子编译算法，如何进行量子程序的调试和验证。 同时，我们也将关注量子信息科学在各个领域的应用前景。除了前面提到的密码学、药物研发、材料科学、金融建模之外，我们还将探讨量子计算在人工智能（例如量子机器学习）、优化问题、科学发现等方面的潜力。 最后，本章将以开放的姿态，鼓励读者继续关注量子信息科学的最新进展，并思考自身如何能够在这个快速发展的领域中贡献力量。本书的编写，旨在为所有对量子世界充满好奇的读者提供一个清晰、深入且富有启发性的入门指南，共同迎接量子时代的到来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常抓人眼球，那种深邃的蓝色调和抽象的光影效果，让人立刻联想到高科技和前沿理论。我原本是抱着一种对未来科技的好奇心来翻阅的，期待能看到一些关于未来视觉技术或者新型显示方式的探讨。然而，这本书的开篇似乎陷入了非常基础的数学概念和物理学原理的泥潭，大量篇幅都在解释傅里叶变换在信号处理中的应用，以及如何用矩阵来描述空间域的转换。这对于一个希望快速了解“图像处理”最新进展的读者来说，无疑是一种打击。我花了很大的力气去消化那些复杂的公式推导，但每当我认为快要触及到核心的图像应用时，作者又会绕回到更基础的理论层面进行更深入的剖析。说实话，如果这本书的目标读者是初次接触信息理论的本科生，或许这些内容是必要的铺垫，但对于已经有一定背景知识，希望能看到实际案例和创新算法的读者，这些前置知识的冗长讲解，大大稀释了阅读的乐趣和效率。我真正期待的是一些关于深度学习在图像增强、去噪方面的突破性进展，或者至少是关于先进光学系统成像质量提升的具体技术方案，但这些似乎被淹没在了大量的理论海洋之下，让人难以找到清晰的脉络。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的章节组织和逻辑关联性感到非常困惑，似乎缺乏一个统一的编辑视角来梳理全书的结构。阅读过程中，我经常发现不同章节之间存在知识点的重复介绍，但介绍的侧重点又有所不同，这造成了一种“绕圈子”的感觉。比如，关于图像去噪的讨论，在第三章被以概率模型的角度提了一遍，然后在第七章又以能量泛函最小化的方式重新展开，但两者之间缺乏明确的过渡和联系，让读者很难建立起一个完整的知识体系。更严重的是，有些看似重要的、与主题高度相关的技术领域，在书中几乎没有涉及。例如，在当代图像处理中，如何处理海量数据的并行计算和GPU加速优化是一个核心议题，但这本书中对这些实际操作层面的讨论少之又少，更像是完全忽略了现代计算架构对图像处理效率的决定性影响。这种结构上的疏漏和重复，使得整本书读起来支离破碎，仿佛是拼凑了不同时间、由不同作者撰写的几份报告，而不是一部经过精心打磨的、面向某一特定领域的综合性著作。整体来看，它更像是一个广撒网的理论知识的堆砌，而非一个聚焦于解决实际问题的深度指南。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的案例选择和配图质量感到非常失望。通常，一本关于“图像处理”的书籍，视觉化呈现是至关重要的。读者需要通过清晰的对比图来理解算法的优劣，比如原始图像、降噪后的图像、以及不同参数下的处理结果。然而，这本书中提供的图例少得可怜，而且大部分图例都是黑白、低分辨率的示意图，很多时候根本看不清细节。例如，当作者详细描述了一种新的边缘检测算法如何优于传统的Sobel算子时，我期望看到的是一个复杂纹理区域的放大对比图，但呈现给我的却是一个模糊的几何图形，完全无法直观感受出新算法的“优越性”究竟体现在何处。此外，书中引用的案例似乎非常陈旧，很多例子停留在上世纪八九十年代的数字图像处理范畴，比如简单的几何校正、基本的阈值分割等。我更希望看到的是如何处理高动态范围（HDR）图像、如何应对光照变化下的复杂场景识别、或者如何利用AI技术对医学影像进行辅助诊断等现代议题。这种案例的滞后性，让整本书的讨论显得与当下的技术前沿格格不入，读起来像是翻阅一本历史文献，而非一本面向未来的技术指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其晦涩和学术化，用词上充满了高阶的专业术语，即使是那些相对基础的概念，也往往被包装在一层厚厚的理论外壳之下。我尝试着去理解作者想表达的核心思想，但很多时候，我感觉自己不是在阅读一本技术手册，而是在攻克一篇晦涩难懂的哲学论文。例如，作者在讨论图像信息损失时，习惯性地引入“信息测度论中的遍历性假设”等概念，这些术语本身没有错，但对于一个致力于解决实际图像问题的工程师或技术人员来说，这些概念带来的认知负担远大于它们所能提供的实际帮助。我更倾向于那种直截了当、注重“如何做”和“为什么有效”的写作风格，而不是沉溺于对“存在性”和“本质性”的无休止的辩论。书中的很多段落需要我反复阅读三四遍，才能勉强捕捉到作者想通过那堆复杂的数学符号所传达的那个简单的技术意图。如果作者能在介绍这些理论时，能穿插更多平实的类比或者工程上的直观解释，我相信这本书的普及度和实用价值会大大提升。当前的叙述方式，无疑将许多本可能感兴趣的读者拒之门外。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常奇特，读起来有一种时快时慢、忽明忽灭的感觉。在某些章节，作者突然加快了语速，引入了一些非常具体、甚至有些晦涩的工程细节，比如某个特定滤波器的实现细节或者某个硬件加速方案的效率对比。我当时感到一阵惊喜，心想终于要进入实操层面了！但是，这种高密度的信息流往往只能维持几页，紧接着，笔锋又会急转弯，回到对某种抽象模型（比如信息熵的极限或者信息瓶颈原理）的哲学式探讨。这种忽冷忽热的阅读体验让人非常不适应，就像坐过山车一样，刚被推上坡顶准备看风景，结果又被人硬生生地拉了下来。我希望能看到的是一个平稳上升的曲线，从基础原理到应用实践，层层递进，逻辑清晰。更令人困惑的是，书中对一些关键术语的定义前后似乎存在细微的差别，这在严谨的学术写作中是致命的。我不得不频繁地回溯前面的章节去核对，这极大地打断了我的思维连贯性。这本书似乎更像是一系列分散的讲义汇编，缺乏一个贯穿始终的、强有力的主线来统一这些知识点，让读者感到有点迷失方向。