[发明专利]一种基于GNEQR的量子图像置乱方法

权利要求书

1.一种基于GNEQR的量子图像置乱方法，其特征在于：包括：

将一幅经典图像运用GNEQR的量子图像表达式存储为一幅量子图像；

利用量子比特受控门对所述量子图像进行第一部分坐标置乱，以改变原始量子图像的坐标信息，将原始量子图像中的像素位置重新排列；

进行位平面置乱操作，以将进行第一部分坐标置乱后的量子图像像素信息进行置乱；

利用量子比特受控门对量子图像进行第二部分坐标置乱，以改变位平面置乱后的量子图像坐标信息，对经过位平面置乱后的量子图像像素位置进行重新排列。

2.根据权利要求1所述的一种基于GNEQR的量子图像置乱方法，其特征在于：将一幅经典图像运用GNEQR的量子图像表达式存储为一幅量子图像，所述GNEQR的量子图像表达式为：

当n＝2k时，量子态|φ₁表示一幅大小为2^k×2^k的灰度图像，其中表示H的k次张量积；|f(x,y)表示灰度图像在坐标点(x,y)处的像素值，I是单位矩阵。

3.根据权利要求2所述的一种基于GNEQR的量子图像置乱方法，其特征在于：利用量子比特受控门对所述量子图像进行第一部分坐标置乱时，用模块N₁和N₂实现正方形图像的坐标置乱，用模块P₁和P₂实现矩形图像的坐标置乱；模块N₁和N₂是由模块和n个非门组合而成，模块P₁和P₂是由模块P₁^k，和n个非门组合而成；其中，k表示对图像进行第k次分块。

4.根据权利要求3所述的一种基于GNEQR的量子图像置乱方法，其特征在于：利用量子比特受控门对所述量子图像进行第一部分坐标置乱，具体步骤为：

构造酉矩阵U₀,U₁，所述酉矩阵U₀,U₁的表达式为：

其中，是张量运算符号，I是单位矩阵，是对单位矩阵I进行7次张量运算；

按以下公式运用量子比特受控门实现坐标置乱：

酉操作

其中，U₀,U₁是2ⁿ×2ⁿ的酉矩阵；和是量子比特受控门；

将公式带入GNEQR的量子图像表达式中，可得：

|φ₂＝U_C|φ₁

其中，|φ₂是经过第一部分量子图像坐标置乱后得到的量子图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于GNEQR的量子图像置乱方法，其特征在于：按照以下公式对经过第一部分量子图像坐标置乱后得到的量子图像进行位平面置乱操作：

其中，|φ₃是经过第一部分量子图像坐标置乱后得到的量子图像，B_S是位平面置乱操作，I是单位矩阵，是对单位矩阵I进行2n次张量运算。

6.根据权利要求5所述的一种基于GNEQR的量子图像置乱方法，其特征在于：利用量子比特受控门对量子图像进行第二部分坐标置乱时，用模块N₃和N₄实现正方形图像的坐标置乱，用模块P₃和P₄实现矩形图像的坐标置乱；模块N₃和N₄是由模块和n个非门组合而成，模块P₃和P₄是由模块和n个非门组合而成；其中，k表示对图像进行第k次分块。

7.根据权利要求6所述的一种基于GNEQR的量子图像置乱方法，其特征在于：利用量子比特受控门对量子图像进行第二部分的坐标置乱，具体步骤包括：

构造酉矩阵U₂,U₃：

其中，其中是张量运算符号，I是单位矩阵；

运用量子比特受控门实现坐标置乱：

酉操作

其中，U₂,U₃是2ⁿ×2ⁿ的酉矩阵，和是受控量子门；

将公式应用到量子图像|φ₃中，可得：

其中，|φ₄是最终的量子图像置乱结果，是对单位矩阵I进行6次张量运算。