目前一维量子卷积计算不能满足当前机器学习、图像识别等算法的要求.由于量子卷积神经网络模型主要是处理多维信息,有必要将一维量子卷积的维数推广到二维,进行二维量子卷积计算的研究,使得量子卷积计算不受维数的影响,可以更好地应用于量子卷积神经网络.在量子计算中,量子态的叠加和纠缠使量子计算具有并行计算的能力,与一维量子卷积相比,二维量子卷积在并行计算中具有更高的优势,二维量子卷积计算更适合目前量子卷积神经网络中量子卷积层的研究与设计.在一维量子卷积计算的基础上,基于量子图像表示方法,探究了二维量子卷积计算的量子线路设计,设计了通用的二维量子卷积线路模型.由于经典信息不能直接用于量子计算,首先将经典信息进行量子化编码,处理后的量子信息输入到二维量子卷积计算的量子电路中,完成概率幅和加法计算,最后通过测量得到量子卷积的结果.二维量子卷积算法大大减少了卷积计算的步骤,提高了计算速度,增加了信息的存储空间.为量子卷积神经网络模型中量子卷积层的设计规则提供了理论依据,为高维量子卷积计算提供了参考和可能的途径.