一种面向灰度视频的量子运动目标分割算法

运动目标分割（MTS）旨在将视频中的运动目标分割出来，然而在当前的视频时代，经典算法面临实时处理的巨大挑战。一些学者已成功展示量子在某些视频处理任务中的优势，但未涉及运动目标分割。本文提出一种面向灰度视频的量子运动目标分割算法，可利用量子机制同时计算所有相邻帧中所有像素的差值，进而快速分割出运动目标。此外，设计了一个可行的量子比较器以将灰度值与阈值区分开。然后详细设计了三帧差分、二值化和与运算等若干量子电路单元，并将其组合构建用于分割运动目标的完整量子电路。对于具有$2^m$帧（每帧为具有$q$个灰度级的$2^n\times 2^n$图像）的量子视频，本文算法复杂度可降至O$(n^2 + q)$。与经典对应算法相比是指数级加速，同时其复杂度也优于现有量子算法。最后，在IBM Q上进行实验以展示我们的算法在含噪声中等规模量子（NISQ）时代的可行性。