摘要
为了提高"FPGA综合设计"实验课程的高阶性、创新性、挑战度,设计了一种基于上下文模型的整数化图像压缩算法及其FPGA实现教学实验。实验通过统计训练集中各上下文出现的频率并将其作为k-means聚类的额外条件进行上下文量化,通过引入均匀噪声模拟量化误差的方式对整数权重神经网络进行训练,通过简化MQ编码模块的运行逻辑,减少了寄存器消耗且实现了数据的并行处理,基于FPGA实现整个图像压缩过程。该实验是基于FPGA硬件平台、应用上下文模型的整数化图像压缩算法实现图像压缩的案例,多知识点有机融合,以激发学生主观能动性和创造性,磨练学生攻坚克难的科学精神和提升学生的工程实践能力。
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单位南京信息工程大学; 江苏开放大学