基于人工神经网络的图像风格转换研究
摘 要
随着计算机技术的不断进步，图像处理技术已成为研究热点之一。图像风格转换作为图像处理领域的一项重要技术，旨在将一幅图像的内容与另一幅图像的风格相结合，生成具有独特视觉效果的新图像。本研究针对基于人工神经网络的图像风格转换技术进行了深入探索。首先，介绍了神经网络的基本结构和原理、激活函数和损失函数以及反向传播算法等基础知识。然后，详细阐述了图像风格转换技术的原理，包括图像和风格的定义和描述、使用神经网络实现图像风格转换的方法以及常见的图像风格转换算法。在技术实现部分，本研究设计了基于神经网络的图像风格转换模型，并进行了数据集的准备和获取、神经网络模型的设计和训练以及参数的调整和优化。最后，对图像风格转换效果进行了评估，包括实现效果的定量和定性分析、相关参数对结果的影响以及不同算法的优劣性对比。实验结果表明，本研究提出的基于人工神经网络的图像风格转换技术具有较高的转换效率和良好的视觉效果。
关键词：图像风格转换；人工神经网络；卷积神经网络
目 录
一、引言 1
二、神经网络基础知识 1
（一）神经网络基本结构和原理 1
（二）激活函数和损失函数 2
（三）反向传播算法 3
三、图像风格转换技术原理 4
（一）图像和风格的定义和描述 4
（二）使用神经网络实现图像风格转换 5
（三）常见的图像风格转换算法介绍 6
四、图像风格转换技术实现设计 7
（一）数据集的准备和获取 7
（二）神经网络模型的设计和训练 7
（三）神经网络参数的调整和优化 8
五、图像风格转换效果评估思路 9
（一）实现效果的定量和定性分析 9
（二）相关参数对结果的影响 10
（三）对比不同算法的优劣性 11
六、结论 12
参考文献 13
致 谢 14
