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量子传感技术通过将测量噪声降低至经典极限以下，可提升成像性能，从而改善获取数据的信噪比（SNR）。传统量子成像方案中，压缩效应被独立施加于每个像素或空间模式，导致量子资源成本随图像维度线性增长。这种方法隐含地将量子增强与经典后处理分离，将其视为独立层级。本研究通过量子硬件层与经典软件层的协同设计，证明将量子资源分配与经典压缩成像引导相结合，能大幅降低所需量子资源。该团队采用主成分分析（PCA）确定用于测量的低维主成分子空间，并选择性地对最具信息量的主成分对应空间模式施加压缩效应。数值实验表明，相较于逐像素压缩方案，采用显著更少的压缩模式即可实现高精度图像分类与高保真图像重建。该成果构建了一个量子-经典协同设计的联合框架，为实现资源高效的量子增强成像奠定了基础。