基于MATLAB的量子遗传算法优化Beta自适应图像增强

图像增强是数字图像处理领域中的一个重要任务，旨在改善图像的质量和视觉效果。自适应图像增强方法根据图像的局部特征来调整增强参数，以实现更好的增强效果。本文将介绍一种基于MATLAB的量子遗传算法优化Beta自适应图像增强方法，该方法结合了量子计算和遗传算法的优势，以提高图像增强的效果。

量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm，QGA）是一种结合了量子计算和遗传算法的优化算法。在传统的遗传算法中，解空间中的每个个体都被表示为一个二进制串，而在量子遗传算法中，个体的表示采用了量子比特的形式，利用量子叠加和量子测量等特性，能够更好地搜索解空间。

本文中的Beta自适应图像增强方法是一种基于局部统计特性的增强方法，它根据图像的平均亮度和局部对比度来调整增强参数。通过将QGA应用于Beta自适应图像增强中，我们可以优化增强参数，以获得更好的图像增强效果。

下面是基于MATLAB的量子遗传算法优化Beta自适应图像增强的源代码示例：

% 读取待增强图像
image = imread(