MATLAB量子遗传算法图像增强优化工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现量子遗传算法，通过自适应参数调整与量子旋转门演化，优化图像对比度、亮度及多目标指标（信息熵、清晰度等），支持多种格式图像的高效增强。

详 情 说 明

基于量子遗传算法的图像增强优化系统

项目介绍

本项目提出了一种基于量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm, QGA）的自适应图像增强优化系统。系统采用量子比特编码技术表示增强参数，通过量子旋转门操作实现种群智能演化，能够自动寻找最优的图像对比度和亮度增强参数组合。该系统支持多目标优化，可同时最大化图像的信息熵、对比度和清晰度指标，并提供可调节的增强强度参数，满足不同应用场景的需求。

功能特性

• 自适应图像增强：支持JPG、PNG、BMP等多种格式图像的对比度与亮度自适应增强
• 智能参数优化：应用量子遗传算法优化图像增强参数，避免陷入局部最优解
• 量子演化机制：通过量子旋转门实现种群状态的智能演化，提高搜索效率
• 多目标优化：可同时优化信息熵、对比度和清晰度三个关键图像质量指标
• 增强强度可调：提供可调节参数实现不同等级的增强效果
• 可视化分析：完整展示增强前后图像对比和参数优化过程

使用方法

基本使用

1. 准备待增强的图像文件（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 设置算法参数（可选）：

- 种群规模（默认50） - 迭代次数（默认100） - 各优化目标的权重系数 - 量子旋转角度调整参数

1. 运行主程序启动优化过程
2. 查看输出结果：

- 增强后的图像文件 - 优化过程收敛曲线 - 最佳适应度值及参数组合 - 增强前后对比图 - 算法性能指标报告（运行时间、PSNR、SSIM）

参数配置示例

% 设置算法参数 population_size = 50; % 种群规模 max_generation = 100; % 最大迭代次数 entropy_weight = 0.4; % 信息熵权重 contrast_weight = 0.3; % 对比度权重 sharpness_weight = 0.3; % 清晰度权重

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：最低4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像数据读取与预处理、量子遗传算法参数初始化、种群量子编码与演化、适应度评估计算、量子旋转门更新操作、多目标优化权重分配、增强效果可视化展示以及性能指标分析报告生成等关键模块的协调运作。