Aplicação de Computação Quântica em Superresolução de Imagens de Vigilância
Computação Quântica, Super-Resolução, Aprimoramento de Imagens
Super-Resolução (SR) é uma técnica exaustivamente explorada e incorpora possibilidades
estratégicas ao processamento de imagens. À medida que os computadores quânticos
gradualmente evoluem e fornecem provas incondicionais de uma vantagem computacional
na solução de problemas intratáveis com relação aos homólogos clássicos, a computação
quântica emerge com o argumento convincente de oferecer aceleração exponencial para
processar operações computacionalmente dispendiosas. Vislumbrando o design de algo-
ritmos paralelos, quantum-ready, para dispositivos ruidosos de curto prazo e iniciando
com a Super-Resolução Rápida e Acurada de Imagem (Rapid and Accurate Image Super
Resolution – RAISR), uma implementação aplicando computação quântica variacional
é demonstrada para aprimorar imagens de vigilância degradadas. Este estudo propõe
uma abordagem que combina os benefícios de RAISR, um método não alucinante e
computacionalmente eficiente, e o Eigensolver Variacional Quântico (Variational Quantum
Eigensolver – VQE), um algoritmo híbrido clássico-quântico, para conduzir SR com o
suporte de um computador quântico, preservando o desempenho quantitativo em termos
de Avaliação da Qualidade de Imagem (Image Quality Assessment – IQA). Ele abrange a
geração de filtros adicionais baseados em hash, aprendidos com a implementação clássica
da técnica de SR, para explorar mais melhorias de desempenho, produzir imagens que
são significativamente mais nítidas e induzir o aprendizado de filtros de upscaling mais
poderosos com efeitos de aprimoramento integrados. Como resultado, amplia o potencial
de aplicação de RAISR para melhorar os ativos de baixa qualidade gerados por câmeras
de baixo custo, bem como promove a eventual implementação de métodos robustos de
aprimoramento de imagens impulsionados através do uso de computação quântica.