一种基于深度学习的轻量化语义图像通信方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的轻量化语义图像通信方法及系统，用于降低无线图像传输通信系统的参数量和存储量，使其具备轻量化的特性，并能够实现带宽和信噪比自适应。本发明所提供的方法在系统架构设计上引入了高效且轻量化的ConvNeXt‑T作为信源信道联合编码(JSCC)的新骨干网络，并设计了基于大卷积核的轻量化信噪比自适应模块。本发明在模型参数量和存储需求等关键指标上展现了显著的轻量化优势，在峰值信噪比(PSNR)等性能上保持相当的竞争力，特别对于高分辨率图像，性能提升更加显著，并具备很好的信噪比和带宽自适应特性。本发明为图像高质量传输尤其是资源受限的场景提供了一种有效的解决方案。