本发明实施例公开了一种基于CNN的图像风格化方法及系统，其中，该方法包括：获取艺术图画作品的风格图像及现实图片；对图像进行预处理；分别对风格图像和内容图像进行图像分割，获取它们各自的多通道语义图像；构建多尺度风格化卷积神经网络，利用网络输入包含多个尺寸的内容图，得到输出图；利用深度卷积神经网络计算出风格损失值及内容损失值；结合两者，利用误差反向传播算法进行反向传播处理，更新多尺度风格化卷积神经网络权重；获取现实图片，裁剪成512*512大小，输入到多尺度风格化卷积神经网络中，得到风格化后的目标图像。在本发明实施例中，能够将任意艺术作品图片上的风格信息迁移到另一张实际图片当中，使得普通人制作出大师级别的绘画作品成为可能。