[00821062]低能耗的网络及图像处理新技术研究

项目所属领域为计算机科学与技术基础研究领域，研究涉及计算机应用技术、图像处理、无线传感器网络和量子计算等多学科交叉基础理论。 项目以节省能量消耗为主线，开展高效聚类算法研究，大幅度地降低网络能源消耗，同时借助可逆逻辑电路运行所需极低能量消耗的优势，设计新型量子图像处理算法，开发低能耗的图像处理新技术。该项目在国家重点研发计划、国家基金、863计划等项目资助下，历经十余年，围绕降低能量消耗问题，在国际上率先建立并不断完善了高效聚类算法和量子图像处理算法，为突破能量消耗瓶颈问题，开辟了利用可逆逻辑电路设计新算法的新途径。具体发现点和内容如下： 1)提出了一种新的分布式节能异构聚类协议方案DEEC。与现有的重要聚类协议相比，DEEC协议具有更长的生存期和更有效的消息环境，能量消耗更低。针对异构无线传感器网络，对链路参与拥塞控制问题和异构传感器网络的成簇问题进行了创新性和探索性的研究，设计了具有良好性能的自适应主动队列管理算法和能量有效的异构成簇算法，解决了传感器网络异构环境的协议设计问题。 2)国际上首次提出了基于几何变换的量子灰度图像加密和解密算法，并以量子灰度图像为基础，设计了格雷码和图像比特面置乱方案，利用低能耗的可逆逻辑电路保证了信息传递的秘密性和安全性，有效解决了图像传输低功耗与安全性的问题。 3)提出并实现了基于Arnold变换量子水印图像的低功耗加密和解密过程。设计了以作者名字命名的系列可逆逻辑电路，包括利用量子并行加法器和减法器的线路设计，设计了量子等价线路实现基于LSB算法的量子水印图像信息的嵌入，与现有同类可逆逻辑电路相比不管在垃圾输出、输入输出位数还是在能量消耗方面都是最优的。 4)提出了基于量子振幅和相位的多维彩色图像存储、恢复、压缩和分割的方法。建立了高维彩色图像的NASS表示模型，并以该模型为基础，提出了基于量子振幅和相位的多维彩色图像存储、恢复、压缩和分割的方法，解决了量子图像处理的一些基础研究问题，包括多维彩色图像如何高效存储的问题、图像恢复需要的最大测量次数这个Open问题等。 截止至2020年6月1日，5篇代表性成果被Web ofSCIence核心合集引用694次，Web ofSCIence核心合集他引611次，单篇最高WOS他引456次。5篇代表性成果Google学术引用1463次；他引作者包括多位国内外院士、长江、杰青和Jeffrey G.Andrews等20余位IEEE/ACM Fellow。引文发表在ACM CS、IEEE TWC、IEEE TC等顶级期刊上，指出聚类协议方案DEEC、量子算法和可逆逻辑电路设计的研究成果解决了国际传感器网络和量子信息学界想解决而仍尚未解决的部分难题。 第一完成人是科技部国家重点研发计划重点专项项目负责人(首席科学家)，相关研究工作获四川省优博论文以及上海市、四川省和江西省优硕论文。