1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的

本课题是以不同图像之间的风格迁移为研究场景，重点完成让一个图像在不改变自身内容的情况下，具有给定参照图像的风格特征。在本课题中，神经风格迁移方法都是对静态图像进行处理的。它们可能不适用于其他类型的图像（如涂鸦、头像和视频）。目前有很多学者正在尝试将最先进的神经风格迁移算法应用到这些特殊类型的图像中。

1.2 研究现状

2. 研究的基本内容与方案

2.1 目标（开发的系统概况描述）

3. 研究计划与安排

第1—3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需知识与各项技能。确定方案，完成开题报告，书写摘要并完成相关英文文献翻译。

第4周：前期可行性研究，对相关算法进行深入学习，确定相关开发工具。

第5周：进行需求分析，算法设计，系统设计。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] fujunluan, sylvain paris, eli shechtman, kavita bala: deep photo style transferarxiv:1703.07511v3 [cs.cv] 11 apr 2017

[2] styleleon a. gatys, alexander s. ecker, matthias bethge: a neuralalgorithm of artistic arxiv:1508.06576v2 [cs.cv] 2 sep 2015

[3] l.-c. chen, g. papandreou, i. kokkinos, k.murphy, and a. l.yuille. deeplab: semantic image segmentation with deepconvolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs. arxivpreprint arxiv:1606.00915, 2016. 2, 4, 5