基于深度学习的图像风格迁移系统的设计与实现

摘要：随着互联网的高速发展，人们传递的信息量呈现迅速增长趋势，其中，图像这一包含着大量数据信息的传递方式贯穿着数字时代的方方面面。当下社会，图像已经成为人们传递情绪和表达内容的重要途径。在数字艺术、设计、广告等领域，不同的图像风格起到不同的风格作用。其中，如何将图像用不同风格展现出来，创造出新颖的视觉效果，成为一个倍受关注的问题。在这种情况下，图像风格迁移技术顺应时代发展的潮流应运而生。本文在通过研究国内外风格迁移技术，从实际需求出发，开发了一个基于深度学习的图像风格迁移系统。本系统采用了Flask框架，前台使用Python语言编程设计，后台基于Keras中封装的卷积神经网络模型VGG19建立了一个风格迁移模型，并通过MySQL数据库对系统用户及其图片信息等进行存储和管理，最终搭建了一个能够按照用户需求来设计和改变图像风格的图像风格迁移系统，能够满足用户对不同风格图片的需要。

关键词：深度学习；图像风格迁移；卷积神经网络；VGG19；Flask

DesignedandusedimagetransfersystemswithDeepLearning

Abstract:WiththerapiddevelopmentoftheInternet,theamountofinformationtransmittedbypeopleshowsarapidgrowthtrend.Amongthem,images,whichcontainalargeamountofdatainformation,runthroughallaspectsofthedigitalage.Intodayssociety,imageshavebecomeanimportantwayforpeopletoconveyemotionsandexpresscontent.Inthefieldsofdigitalart,design,advertising,etc.,differentimagestylesplaydifferentstylisticroles.Amongthem,howtodisplayimageswithdifferentstylestocreatenovelvisualeffectshasbecomeaproblemofgreatconcern.Inthiscase,thetechniqueofimagestyletransfercomesintobeinginlinewiththetrendofTheTimes.Basedontheresearchofstyletransfertechnologyathomeandabroad,thispaperdevelopsanimagestyletransfersystembasedondeeplearning.ThissystemadoptsFlaskframework,usesPythonlanguagetoprogramanddesignintheforeground,andestablishesastyletransfermodelbasedontheconvolutionalneuralnetworkmodelVGG19encapsulatedinKerasinthebackground,andstoresandmanagessystemusersandtheirpictureinformationthroughMySQLdatabase.Finally,webuildanimagestyletransfersystemthatcandesignandchangetheimagestyleaccordingtotheusersneeds,whichcanmeettheneedsofusersfordifferentstylesofpictures.

Keywords:DeepLearning;ImageStyleTransfer;ConvolutionalNeuralNetwork;VGG19;Flask

目录

TOC\o1-3\h\z\u1 引言 1

1.1研究背景和意义