图像的风格迁移是一种重要的图像处理技术。风格迁移技术旨在通过一定的算法,将一张图片的内容信息与另一幅图片的纹理、色调、轮廓等风格信息相互融合,继而创造出一张全新的图像,与原图像相比,生成的图像在原有的内容信息不改变的情况下,风格却变得迥然不同。近年来,深度学习的快速发展以及其在图像处理方面的优异表现引起了研究者们的广泛关注,研究者们开始运用深度学习技术来研究图像的风格迁移问题,并取得了许多突破性的进展。但是,目前已提出的基于深度学习的风格迁移技术仍有着许多的问题。例如,对图像的内容特征和风格特征提取不彻底,使得生成的图片内容有明显的失真而且风格不够鲜明;图像中不同的对象风格混淆,看起来非常违和。为了解决上述的问题,我们对风格迁移技术进行了深入地研究与改进,提升了生成图像的视觉效果。本文的研究内容主要分为以下三个方面:（1）本文对图像风格迁移技术的两大理论基础,即对图像的内容与风格这两种特征的提取和描述的理论以及应用于风格迁移的典型深度学习算法理论进行了详细地描述、分析与总结,为后续的研究工作的开展奠定了坚实的基础。（2）本文采用了深度卷积神经网络（CNN）提取图像的风格与内容特征,实现对图像的风格进行迁移。然后,我们提出了一种目标分割引导图像重建的算法,通过对一张图片的特定对象进行风格学习,随后在生成图像时对相同目标进行画风迁移,使得在生成图像中风格特征与内容特征能够准确地进行对应,显著改善了生成图像的视觉效果。（3）本文使用了循环生成对抗网络（CycleGAN）来进行图像的风格迁移,CycleGAN是一种无监督学习算法。CycleGAN可以在缺乏成对数据的情况下,通过仅有的图片类别域的信息,实现域到域的图像变换。实验结果表明,将CycleGAN生成式模型应用于风格迁移任务,生成图像的视觉效果有明显提升。