Un nuevo enfoque híbrido que combina la computación cuántica con el aprendizaje profundo clásico ha demostrado ser eficaz para la compresión y descompresión de imágenes en escala de grises. Este método integra una Transformada Wavelet de Daubechies Cuántica Variacional (V-QDWT) y una Red Neuronal Convolucional Cuántica (QCNN) entrenable. La estrategia permite un análisis multirresolución adaptativo a la imagen y una reducción de características basada en el entrelazamiento, codificando las imágenes de entrada mediante una representación de Estado de Superposición Arbitraria Normal (NASS) para un almacenamiento cuántico compacto y escalable.

Para la descompresión, el sistema utiliza circuitos inversos de QCNN y V-QDWT para reconstruir las características gruesas de la imagen. Posteriormente, una Red Generativa Antagónica de Super-Resolución (SRGAN) clásica mejora la calidad perceptual. Las evaluaciones experimentales en conjuntos de datos de referencia de imágenes en escala de grises muestran que la fase cuántica del proceso rivaliza con los estándares clásicos de JPEG2000. La refinación posterior con SRGAN mejora sustancialmente la reconstrucción, logrando una fidelidad estructural superior con un PSNR de 30.0667 dB, un SSIM de 0.8744 y una correlación de histograma de 0.9244.

Este avance subraya el potencial de combinar la compresión cuántica variacional con el aprendizaje profundo clásico para desarrollar un procesamiento de imágenes eficiente, escalable y perceptualmente consciente en entornos de computación cuántica. El análisis de histogramas y las comparaciones cualitativas confirman la restauración de texturas finas y distribuciones de intensidad, abriendo camino a futuras aplicaciones en el procesamiento de datos visuales con capacidades cuánticas mejoradas.