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量子图像处理 (QIP) 是一个旨在利用量子计算的优势来处理和分析图像的领域。然而，QIP 面临两个挑战：量子比特的限制和量子机器中噪声的存在。在本研究中，我们提出了一种新方法来解决 QIP 中的噪声问题。通过训练和使用机器学习模型来识别和校正量子处理图像中的噪声，我们可以补偿机器引起的噪声并以更高的效率检索类似于传统计算机执行的处理结果。该模型通过学习由现有处理图像和来自开放获取数据集的量子处理图像组成的数据集进行训练。该模型将能够为我们提供每个像素的置信度及其潜在的原始值。为了评估模型在补偿 QIP 中的损失和退相干方面的准确性，我们使用三个指标对其进行评估：峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数 (SSIM) 和平均意见分数 (MOS)。此外，我们还讨论了我们的模型在各个领域的适用性以及与其他方法相比的成本效益。
使用机器学习进行量子图像去噪
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