Analisis Deteksi Tepi Citra Dengan Quantum Hadamard Edge Detection (QHED)

Authors

  • Lipantri Mashur Gultom Politeknik Negeri Bengkalis
  • Desi Amirullah Politeknik Negeri Bengkalis

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v21i4.6708

Keywords:

Quantum, Hadamard, Edge Detection

Abstract

Fokus penelitian ini pada eksperimen Quantum Hadamard Edge Detection (QHED) untuk pendeteksian tepi suatu gambar dimana jumlah qubit yang digunakan ternyata sangat mempengaruhi waktu pemrosesan CPU. Penelitian ini mengunakan benchmark dataset gambar yaitu contour detection and image segmentation dari Berkeley Computer Vision Group. Jumlah qubit yang digunakan pada penelitian ini yaitu 2, 4, 6, 8, 10 dan 12 qubit, sedangkan jumlah qubit lebih dari 12 tidak dapat diuji karena keterbatasan memori RAM dari perangkat yang ada dalam penelitian ini. Hasil akhir dari penelitian membuktikan bahwa QHED dapat mendeteksi tepi suatu gambar dimana waktu pemrosesan yang paling cepat pada penggunaan 6 qubit sedangkan hasil proses pendeteksian tepi yang terbaik terletak pada penggunaan 2 qubit.

References

F. Yan and S. E. Venegas-Andraca, “Quantum image processing,” Quantum Image Process., pp. 1–171, 2020, doi: 10.1007/978-981-32-9331-1.

F. Yan, A. M. Iliyasu, and P. Q. Le, “Quantum image processing: a review of advances in its security technologies,” Int. J. Quantum Inf., vol. 15, no. 03, p. 1730001, 2017.

S. Pramanik et al., “Quantum image processing,” Phys. Rev. X, vol. 7, no. 3, pp. 1–171, 2020, doi: 10.1103/PhysRevX.7.031041.

W. S. Gan, “Quantum Image Processing,” in Quantum Acoustical Imaging, Singapore: Springer Singapore, 2022, pp. 83–86.

A. Anand, M. Lyu, P. S. Baweja, and V. Patil, “Quantum image processing,” 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2203.01831.

A. Geng, A. Moghiseh, C. Redenbach, and K. Schladitz, “A hybrid quantum image edge detector for the NISQ era,” Quantum Mach. Intell., vol. 4, no. 2, pp. 1–19, 2022, doi: 10.1007/s42484-022-00071-3.

Y. Ruan, X. Xue, and Y. Shen, “Quantum Image Processing: Opportunities and Challenges,” Math. Probl. Eng., vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/6671613.

J. Su, X. Guo, C. Liu, and L. Li, “A new trend of quantum image representations,” IEEE Access, vol. 8, pp. 214520–214537, 2020.

S. Yuan, S. E. Venegas-Andraca, Y. Wang, Y. Luo, and X. Mao, “Quantum Image Edge Detection Algorithm,” Int. J. Theor. Phys., vol. 58, no. 9, pp. 2823–2833, 2019, doi: 10.1007/s10773-019-04166-9.

G. Cavalieri and D. Maio, “A Quantum Edge Detection Algorithm,” 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2012.11036.

X. W. Yao et al., “Quantum image processing and its application to edge detection: Theory and experiment,” Phys. Rev. X, vol. 7, no. 3, 2017, doi: 10.1103/PhysRevX.7.031041.

P. Arbeláez, M. Maire, C. Fowlkes, and J. Malik, “Contour detection and hierarchical image segmentation,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 33, no. 5, pp. 898–916, 2011, doi: 10.1109/TPAMI.2010.161.

S. Pramanik et al., “A Quantum-Classical Hybrid Method for Image Classification and Segmentation,” 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2109.14431.

J. Canny, “A Computational Approach to Edge Detection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. PAMI-8, no. 6, pp. 679–698, 1986, doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851.

F. G. Irwin and others, “An isotropic 3x3 image gradient operator,” Present. Stanford AI Proj., vol. 2014, no. 02, 1968.

Downloads

Published

2022-11-30

Issue

Vol. 21 No. 4 (2022): November 2022

Section

Articles

License

Copyright (c) 2022 Lipantri Mashur Gultom

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Pernyataan Lisensi

Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).

Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).

---

Contoh pengkreditan:

- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]

Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.

---