量子计算是采用量子的叠加特性、纠缠特性和相干特性进行有效量子并行计算的一种新型计算模式。量子图像处理是量子信息科学的一个新兴领域,量子图像处理可以通过从数字模式过渡到量子模式的方法,或者通过量子技术补充数字成像的技术,增强图像和视频的存储、处理和检索视觉信息的能力。本文旨在研究图像二值形态学边缘检测算法的总体过程的量子实现,结合IBM Q平台设计与算法相应的量子电路以及实现所设计的算法的量子仿真,主要研究工作如下:（1）基于IBM Q的量子图像二值化算法设计在量子图像处理的研究中,对于二值图像的研究占有相当大的比重,因此量子图像二值化算法作为量子图像预处理算法在量子图像处理中起着举足轻重的作用。针对当前对于量子图像二值化算法的研究较少的问题,本文提出了一种易于实现、电路简单的基于IBM Q平台的量子图像二值化算法。首先,优化扩展表示了NEQR量子灰度图像表示方法;其次,对于已有的波纹携带量子比较器,在IBM Q平台上对基本波纹携带门进行了适应性优化表示,并利用优化后的波纹携带门设计了一个相应的灰度图像二值化的量子电路;最后完成了对量子图像二值化电路的IBM Q平台仿真实现、试验结果和复杂度分析,并与已有的量子图像二值化算法研究作了具体比较,从理论和实验的角度论证了所提出的量子图像二值化算法的正确性和有效性。（2）基于IBM Q的量子图像二值形态学边缘检测算法设计量子图像边缘检测算法的研究有很多,但是大部分的量子图像边缘检测算法的研究都存在着量子电路设计需要大量辅助量子位,算法线路复杂,在真正的量子系统仿真中难以实现的问题。因此,本文提出了一种分步实现的基于IBM Q平台的量子图像二值形态学边缘检测算法。首先,优化改进了NEQR量子二值图像表示方法,使其可以表示量子图像邻域像素信息;其次,以量子二值腐蚀与膨胀操作为基础,设计了量子二值形态学去噪处理和量子二值形态学边缘提取两个易于实现的量子电路,本文所提出的量子图像二值形态学边缘检测算法由这两个量子电路组成;最后给出了量子图像二值形态学边缘检测算法在IBM Q平台中的仿真实现和实验结果,还进行了复杂度分析,对所提出的量子图像二值形态学边缘检测算法的有效性进行了充分的论证,验证了算法的边缘检测效果。