基于量子遗传算法的图像增强MATLAB实现

资 源 简 介

该项目利用量子遗传算法自动优化图像增强参数，融合量子旋转门机制和图像质量指标（如对比度、信息熵），有效提升图像视觉效果。MATLAB实现高效求解，适用于各类图像处理场景。

详 情 说 明

基于量子遗传算法的图像增强系统

项目介绍

本项目实现了一种基于量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm, QGA）的图像增强系统。系统将量子计算的并行性与遗传算法的全局搜索能力相结合，通过量子比特编码、量子旋转门进化操作，并以图像的对比度、信息熵等质量指标作为适应度函数，自动寻找最优的图像增强参数组合。该系统能够有效提升图像的视觉质量，支持对灰度图像和彩色图像进行对比度增强与细节锐化。

功能特性

• 智能参数优化：利用量子遗传算法自动搜索图像增强的最优参数，避免人工调参的繁琐。
• 多指标评估：适应度函数综合考量图像对比度、信息熵等多个质量指标，确保增强效果。
• 广泛图像支持：支持处理JPG、PNG、BMP等格式的灰度图像与彩色图像。
• 结果多维输出：输出增强后的图像、算法收敛曲线图以及详细的优化参数报告。
• 参数灵活配置：用户可自定义种群规模、迭代次数、量子比特数、交叉与变异概率等关键算法参数。

使用方法

1. 准备输入图像：将待增强的图像文件放置于指定目录。
2. 配置算法参数：根据需求，在脚本中修改或通过界面设置算法运行参数。
3. 运行主程序：执行主程序脚本，系统将开始自动优化过程。
4. 获取输出结果：程序运行完毕后，将在输出目录生成增强后的图像、收敛曲线图以及参数报告文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程。它负责读取输入的图像数据，根据用户设定初始化量子遗传算法的各项参数，并运行算法的完整迭代过程，包括种群的初始化、基于量子旋转门的个体更新、选择、交叉与变异等操作，同时计算并评估每个个体的适应度值。在算法运行过程中，它会实时追踪并记录最佳个体与种群的进化状态。最终，该程序将利用寻找到的最优参数对原图像进行增强处理，并将结果图像、算法收敛曲线及相关参数报告输出至指定位置。