×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Разработка метода квантового преобразования цвета и вычисление негатива квантового изображения

    • Аннотация
    • pdf

    В данной статье исследуются последствия применения квантовых вычислительных систем в области обработки изображений. Рассматривается основное преобразование, связанное с обработкой серого уровня, такое как негатив изображения. В статье показано, как эта операции может быть выражена с помощью квантового формализма. Имеет ли квантовая обработка изображений (в некоторых аспектах или некоторых конкретных приложениях) преимущество перед классической обработкой изображений в реалистичных сценариях еще предстоит выяснить. Это зависит от решения ряда задач, некоторые из которых уникальны для квантовой обработки изображения, таких как выделение признаков квантового изображения. Некоторые из них являются общими для квантовых алгоритмов, например, обработка шумов. Выявление одного из них значительно ускорит исследования этого поля.

    Ключевые слова: кубит, квантовая схема, запутанность, квантовая схема, регистр, квантовое распознавание, гейт, параллелизм, интерференция, квантовый компьютер

    01.04.02 -Теоретическая физика , 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

  • Проблемы оценки эффективности распределенных и многопроцессорных систем различных классов для задач обработки изображений

    • Аннотация
    • pdf

    Рассматривается сравнительный анализ использования распределенных и многопроцессорных систем различных классов для задач обработки изображений. Приводятся обозначения и классификации вычислений, характер часто применяемых операций для обработки изображений, классификация архитектур для обработки изображений. Исследуются вопросы соответствия общих классов вычислительных архитектур типам вычислительных операций, используемых в процессе обработки изображений. Показано, что каждая архитектура имеет преимущества и недостатки в некоторых специальных областях обработки, но ни одна из них не является оптимальной для всех случаев. Наиболее целесообразным подходом к определению производительности распределенных и многопроцессорных систем в этом случае представляется процесс их архитектурного моделирования, с последующей эмуляцией на полученной модели теста типа HINT. Достоинствами данного подхода является возможность получения достоверной оценки производительности всей системы в целом, а также простота его реализации для различных архитектур.

    Ключевые слова: алгоритмы обработки изображений, распределенные системы, многопроцессорные вычислительные системы, анализ изображений, классификация архитектур

    05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ