图像的视觉属性迁移是近年来计算机视觉、图像处理领域的一个热门研究主题,国内外各研究机构和学者对其进行研究实验,对图像的不同视觉属性进行传递,取得了较好的传递效果。图像的视觉属性迁移是指将一幅图像的视觉信息(如颜色、纹理、风格等)迁移到另一幅图像,这两幅图像我们分别叫做参考图像和原图像。本文分别对图像的颜色迁移、风格转移和纹理传输三个方面的实现算法及应用进行研究,分析不同算法的优缺点及适用面,并将相关算法扩展应用到一些艺术画派和云南民族特色的画派的图像视觉属性迁移上面来。本文介绍了主要的图像视觉属性迁移算法,并通过实验对算法进行分析总结归纳,得出几种算法各自的优缺点以及应用范围。通过这些算法的优缺点以及实验结果的对比,分析总结基于深度学习的图像视觉属性迁移算法的设计思路和改进架构,针对一些具有云南民族特色的艺术画派的视觉属性迁移任务,在分析其风格特点后,构建合适的视觉属性迁移算法。本文的主要工作是:(a)实现一些图像视觉属性迁移算法(包括经典的视觉属性迁移算法和基于深度学习的视觉属性迁移算法),并通过对算法的理解和实验结果分析,总结出这些算法的优缺点以及应用范围;(b)首次将图像视觉属性迁移的研究及应用扩展到云南地区具有民族特色的画派:云南重彩画和绝版套色木刻版画,根据这些画派的风格特点,构建出这些画派最优的视觉属性迁移算法,并取得了较好的效果;(c)分析不同视觉属性迁移算法对多种艺术画派的风格迁移实现效果,通过对算法的参数进行调整,对比参数调整之后的实验结果,选出最佳参数配置;(d)将图像颜色直方图应用到颜色迁移的客观评价中,并通过颜色直方图的距离和相关性判据对不同算法的图像颜色迁移效果进行评价。在本文中,我们通过将几种图像视觉属性迁移算法进行对比,并利用客观的评价标准对图像的视觉属性迁移结果进行评价。得到适用于某一类图像视觉属性迁移的算法,并对得到的算法进行参数调整,得到最优的参数配置。本文工作在图像视觉属性迁移效果客观评价方面做了有益尝试,避免了只用主观评价的偏差。