摘要
图像风格转换旨在将一幅图像的风格迁移到另一幅图像的内容上，近年来已成为计算机视觉和图形学领域的研究热点。
尤其是基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的图像风格转换方法，由于其强大的特征提取和生成能力，取得了令人瞩目的成果。
本文首先介绍了图像风格转换的概念、发展历程以及应用领域；接着重点阐述了基于CNN的图像风格转换方法，包括基于特征提取的方法、基于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）的方法和基于编码解码器的方法，并对这些方法的优缺点进行了比较分析；最后总结了当前研究存在的挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：图像风格转换；卷积神经网络；特征提取；生成对抗网络；编码解码器
1.1图像风格转换图像风格转换是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的艺术风格迁移到另一幅图像的内容上，同时保留原始图像的内容结构。
其目标是生成一幅新的图像，该图像既具有目标风格图像的视觉外观，又保留了内容图像的语义信息。
1.2卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像处理领域取得了巨大成功。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动学习图像的层次化特征表示，并在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出色。
1.3生成对抗网络生成对抗网络（GAN）是一种深度生成模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。
生成器试图生成逼真的图像，而判别器则试图区分真实图像和生成图像。
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