基于轻量化卷积网络的移动端实时图像风格迁移方法

本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了基于轻量化卷积网络的移动端实时图像风格迁移方法，包括：获取用户输入的原始图像，通过像素归一化与动态分块策略将原始图像转换为标准化的图像张量数据；利用轻量化卷积神经网络对图像张量数据进行特征编码，通过深度可分离卷积层与瓶颈层结构逐层提取多尺度特征图；基于双通道特征编码，通过多尺度卷积核并行部署和可学习参数动态进行风格特征与内容特征的加权融合，生成融合后的特征图；本发明通过引入像素归一化与动态分块策略，自适应调整图像分块尺寸，平衡计算效率与特征保留度，确保高图像质量的同时降低计算负担，并采用轻量化卷积神经网络和深度可分离卷积，结合瓶颈层结构，减少模型计算量。