近年来,量子计算凭借优越的计算能力,受到广泛关注,并吸引了很多研究学者投身到量子计算领域的研究中。由于图像处理的广泛应用,结合量子计算的量子图像处理成为量子计算研究的重要阵地,有重要理论意义。大多数已有的量子图像处理算法没有考虑到度量的问题。如果用户想得到结果,他们必须多次测量最终状态来得到所有像素的值。另外,算法执行一次只能测量一次最终状态。为了测量多次,用户必须多次执行算法。因此,算法的有效性有待商榷。量子图像匹配是图像视觉、图像理解的基础算法。已有的量子图像匹配方案也存在测量问题。所以,我们提出一种针对简单图像匹配问题的能有效测量的量子图像匹配算法。这一方案通过调整各像素的概率使目标像素有更高的概率被测量。复杂度分析表明该算法仅有线性复杂度。考虑到图像中像素值不唯一,我们改进并提出了一种性能稳定的量子图像匹配算法,确保在复杂的图像匹配问题中正确输出唯一的坐标。复杂度分析表明,该算法在正确处理复杂图像匹配问题的同时,其效率优于经典算法。图像分类是图像处理领域中应用较为广泛的技术之一。近年来,基于机器学习算法的图像分类方案,进一步提高了分类精度,被广泛应用于生产实践。由于机器学习算法自身复杂度过高,这些方案难免存在效率低下的问题。本文提出了一种针对经典图像的高效的分类算法,即基于量子KNN的图像分类算法。量子版的KNN算法,通过距离计算并行化、降低搜索过程的复杂度,明显提高了图像分类过程的效率。复杂度分析和仿真实验表明该方案在保证了不错的精度的同时,显著提高了效率。