基于CNN的图像风格转换技术的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像风格转换作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。

其目标在于将一幅图像的风格迁移到另一幅图像的内容上，生成既保留内容信息又呈现新风格的图像。

该技术在艺术创作、广告设计、影视制作等领域具有广泛的应用前景，例如可以帮助艺术家创作不同风格的画作，也可以用于生成具有特定风格的图像和视频。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像风格转换技术自提出以来，就受到了学术界和工业界的广泛关注。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于cnn的图像风格转换方法逐渐成为主流，并在图像生成、风格化、增强等领域取得了显著成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以cnn为基础，探索和研究图像风格转换技术的核心问题，并构建一个高效且高质量的图像风格转换模型。

主要研究内容包括：
1.cnn图像特征提取:研究cnn如何提取图像的内容和风格特征，分析不同网络层提取特征的差异性以及对风格转换效果的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研:阅读图像风格转换和卷积神经网络相关的文献资料，了解该领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和参考。

2.模型选择与改进:研究和分析现有的基于cnn的图像风格转换方法，比较其优缺点，并选择其中一种或几种方法作为基础模型进行改进和优化。

3.模型实现:使用深度学习框架（如tensorflow或pytorch）实现所选定的风格转换模型，并根据实验需求进行调整和修改。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.模型改进:针对现有基于cnn的图像风格转换模型的不足，提出改进策略，例如引入新的网络结构、设计新的损失函数或优化训练策略等，以提升风格转换的效果、效率或可控性。

2.应用创新:将图像风格转换技术应用于新的领域或解决新的问题，例如将该技术应用于艺术创作、产品设计、医疗影像分析等领域。

3.理论分析:对基于cnn的图像风格转换方法进行深入的理论分析，例如分析不同网络层提取特征的差异性、不同损失函数对模型训练的影响，以及不同评价指标对风格转换效果的评价差异等，为后续研究提供理论指导。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 罗迪新, 申抒含, 黄华. 生成对抗网络在图像风格转换中的研究进展[j]. 小型微型计算机系统, 2020, 41(11): 2516-2522.

[2] 李振东, 王向阳. 基于深度学习的图像风格转换方法综述[j]. 计算机应用研究, 2019, 36(10): 2913-2919.

[3] 张志强, 陈广, 薛雨丽, 等. 基于深度学习的图像风格转换研究综述[j]. 计算机工程与应用, 2019, 55(05): 1-11.