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该研究团队提出了一种基于序率排序沃尔什-哈达玛变换的新型量子算法，用于数字灰度图像的边缘检测。该方法通过采用序率排序沃尔什-哈达玛变换的量子算法，将电路深度优化至𝒪(n)（其中n代表量子比特数），显著改进了现有量子边缘检测技术。相较于电路深度为𝒪(n²)的量子傅里叶变换(QFT)，该方案实现了明显提升。对于尺寸为N₁×N₂的图像，所提出的边缘检测方法在计算成本（包括门复杂度和量子电路深度）上仅需𝒪(log₂(N₁N₂))，较量子哈达玛边缘检测(QHED)算法的𝒪(poly(log₂(N₁N₂)))成本有显著降低。通过将量子高通滤波器与序率排序沃尔什-哈达玛变换相结合，该算法能有效提取图像边缘信息。计算实例表明，相较于QHED算法，该方案具有更优越的性能表现。