图像识别技术有着广泛的应用场景,在应对大数据时代海量数据的处理和分析时,传统的图像识别技术经常会遇到性能问题,而量子计算具有独特的性质,可以利用量子计算来解决传统算法的运算效率问题。本研究致力于利用量子计算来加速图像识别技术,由于量子计算的相关研究尚不成熟,所以主要关注了图象识别领域的一个基本任务即数字图像识别,进行量子数字图像识别的研究。现有的量子计算研究及算法通常是使用量子线路表征的,这与经典计算有着很大的区别,可视化量子计算特别是可视化量子线路有着重要的意义,所以在量子数字图像识别理论研究的基础上,同时进行了量子数字图像识别可视化的研究。量子数字图像识别的研究首先要进行数字图像特征的提取及处理,而数字图像的特征是由经典数据形式储存的,在进行量子计算前需要将其转换为量子形式,可以使用振幅编码的方式对经典数据进行量子编码。在构造量子数字图像识别的量子线路时,首先构造了量子线路的表达式,然后使用量子逻辑门模拟实现了量子线路。在这些理论研究的基础上,构建了一个量子数字图像识别可视化平台,对量子数字图像识别的研究进行了可视化展示,主要包括了量子线路的可视化和量子计算过程的可视化。最后在采集到的数字图像样本上进行了实验,设置的三组实验均取得了98%以上的识别准确率。与此同时进行了每组实验对应的可视化展示实验,构建的可视化平台针对量子图像识别问题有着良好的可视化效果,能够将量子线路可视化展示,并且有着量子计算过程可视化这一优势,动态展示了量子计算过程中量子比特状态的变迁。