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量子图像处理（QIMP）面临的核心难题在于如何高效地将经典高维图像数据转换为量子态。现有方法存在固有局限：幅值编码（FRQI）的门电路复杂度计算成本高昂且算术运算能力有限，而基态编码（NEQR）的初始化开销随图像分辨率和强度位深急剧增加。频域方法还需复杂变换才能实现基础像素运算，且需大量后处理来重建像素信息。针对相位编码方案的缺失，本研究提出Q-PIPE（量子灰度相位注入像素编码）技术。该技术利用量子相位回踢机制，通过格雷码序列优化空间遍历，仅需O(qN)基本门电路即可将连续强度值映射至计算基态，相较标准基态编码实现O(logN)的优化。直接在相位域运算的特性使其无需深层算术电路即可原生计算有限差分。通过将输入映射至[-π,π]区间并引入与空间寄存器维度成反比的概率阈值方程，有效缓解了包括相位混叠和频谱泄漏在内的经典读出漏洞。基于方向导数实现的量子边缘检测（QED）概念验证显示：在多个基准数据集上，量化输入能获得精确重建结果，连续数据则保持较低平均绝对误差（MAE）。Q-PIPE最终构建出高度可并行、兼容含噪中等规模量子（NISQ）设备的子程序，既推动了量子计算机视觉发展，又降低了更广泛量子机器学习（QML）工作流中的输入/输出（I/O）数据加载开销。