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申请/专利权人：北京大学

摘要：本发明提出了一种基于梯度优化的量子神经网络压缩彩色计算机全息图的方法，属于计算机全息图的压缩传输技术领域。本发明采用带宽限制的角谱法计算，双相位编码的方式制作彩色计算机全息图。提出梯度优化的量子神经网络在RGB色彩空间中压缩彩色计算机全息图的方法，根据不同波长计算机全息图的特点训练对应的网络模型。对于该方法解压缩的计算机全息图采用带宽限制的角谱法进行再现，并合成为彩色再现图像。本发明加速了彩色计算机全息图的压缩，并且获得了更高的解压缩彩色计算机全息图和彩色再现图像质量。

主权项：1.一种梯度优化的量子神经网络压缩彩色计算机全息图的方法，具体步骤如下：1采用带宽限制的角谱法计算双相位编码的方式制作计算机全息图，并采用该方法制作红、绿、蓝光计算机全息图训练集；具体包括如下步骤：11在RGB色彩空间中，使用红、绿、蓝光对应的波长得到对应色光计算机全息图；对数据集中图像采用带宽限制的角谱法制作计算机全息图时，角谱法计算公式如下：ux,y,z＝ux,y,0*hx,y,z式1其中系统脉冲响应hx,y,z表示为： 其中r＝x2+y2+z212，运用卷积定理，计算机全息图公式写成：Ux,y,z＝F-1{Uu,v,0Hu,v,z}＝F-1{Uu,v,0expi2πwz}式3其中u、v、w分别是x、y、z方向上的傅里叶频率，为了避免混叠误差，对带宽加以限制： 其中，Δu和Δv分别为x和y方向上的采样间隔，最终可以得到红、绿、蓝光对应的计算机全息图；12采用双相位编码的方式将得到的红、绿、蓝光计算机全息图编码为实值计算机全息图作为网络的输入，具体编码方式是将计算机全息图的振幅信息转换为相位信息存储： 其中W1和W2是大小为x,y的互补棋盘格形状的光栅；2利用一位量子相移门，两位量子受控非门构建量子神经元，建立三层量子神经网络，每层之间的神经元以全连接的方式连接；具体包括如下步骤：21构建量子神经元，量子神经元的组成为2个一位量子相移门：连接权重值θ和阈值λ；1个两位量子受控非门：反转参数δ，Il为量子神经网络的输入，其计算方式为： O＝fy式11 22将量子神经元以全连接方式组成三层神经网络，每一层量子神经元之间不连接，通过三层量子神经网络完成图像数据的前向计算过程，其中第二层量子神经元个数小于输入和输出层量子神经元数目；3量子神经网络反向传播计算的过程中采用梯度下降优化算法，即在RGB色彩通道中，采用梯度优化的量子神经网络并行地训练出用于压缩对应波长计算机全息图的模型，并将模型用于对应波长计算机全息图的压缩与解压缩；4对于量子神经网络解压缩的RGB三个通道的计算机全息图采用带宽限制角谱法进行再现，并合成彩色再现图像。

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