摘要：針對普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征能力表現(xiàn)欠佳的問題,提出一種利用空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對藝術(shù)圖像和照片做融合重建的算法。通過設(shè)計(jì)不同融合程度的損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)對藝術(shù)圖像紋理信息和照片中內(nèi)容表現(xiàn)的特征提取,利用隨機(jī)梯度下降算法對整體的損失函數(shù)做迭代改進(jìn),實(shí)現(xiàn)藝術(shù)圖像風(fēng)格和內(nèi)容的融合重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中方法相比于使用普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合特征的方法具有更高的可靠性和更優(yōu)秀的表現(xiàn)。