目前量子计算机中图像表示及图像处理算法已引起了学者们的关注。伪彩色增强属于经典图像增强的一个分支,将图像的各个灰度值按照映射准则变换成不同的彩色值,可以提高图像的分辨率,有效增强人眼识别原始图像细节的能力,从而更利于图像信息的获取。量子图像伪彩色增强是量子图像处理算法的一个分支,利用量子计算的并行性和纠缠性,能够高效完成大批量图像数据的处理任务,在处理速度及准确度等方面都有很大的优势。因此研究量子图像伪彩色增强算法不论是对当前人工智能技术的发展还是对未来量子计算机上理论的完善都有一定的促进作用。本文主要针对量子图像伪彩色增强算法及其量子线路的优化设计进行了研究,并将研究成果应用在医疗和焊缝图像的处理上,具体的研究内容描述如下:（1）根据经典密度分层法原理,提出了一种量子图像位平面伪彩色增强算法,并分别以NEQR和QRCI作为输入和输出的量子图像表示模型设计出相应的量子线路。主要通过两种量子阈值线路和适用于量子计算环境的灰度值映射表,将图像的灰度值映射成彩色值。该算法处理大小为2n?2n、色深为2q的图像时,若映射表区间特定划分t段,则时间复杂度为O（t）,空间复杂度为O（2n+q+7）;若映射表区间任意划分t段,则时间复杂度保持不变,空间复杂度为O（2n+2q+10）。与经典算法和已有的量子版本算法相比,显著降低了空间开销。（2）根据经典灰度级-彩色变换法原理,提出了一种量子图像彩虹编码伪彩色增强算法,并分别以NEQR和QRMW作为输入和输出的量子图像表示模型设计出相应的量子线路。该算法在处理大小为2n?2n、色深为2q的图像时,需要的量子基本门个数为3253,时间复杂度仅为常数级O（1）,空间复杂度为O（2n+2q+2）。然后,基于自身临时空余的量子位对量子线路进行压缩,压缩后的量子基本门个数减少至2244,量子成本降低了31.02%,空间复杂度保持不变。最后,在压缩后的量子线路上增加一个辅助量子位,暂存n-CNOT门分解的结果,进一步优化了量子线路。优化后的量子基本门个数减少至958,量子成本降低了70.55%,空间复杂度为O（2n+2q+3）。与经典算法和已有的量子版本算法相比,显著降低了空间开销和量子成本。（3）在IBM Qiskit量子计算框架下进行了仿真实验,并将所提的量子图像伪彩色增强算法应用到医疗和焊缝图像的处理中,处理后图像的信息熵和清晰度指标良好,实验结果证明了所提算法的可行性。