随着物联网的快速发展,智能终端设备在硬件资源和供电上受到较强限制,迫切需要低功耗的新型运算单元。针对运算单元功耗高的问题,提出了一种基于近似压缩器的低功耗近似乘法器,用于图像处理、深度学习等可容错应用领域。实验结果表明,相比于现有近似乘法器,该近似乘法器降低了30.70%的功耗和26.50%的延迟,节省了30.23%的芯片面积,在功耗延迟积(PDP)和能量延迟积(EDP)方面均优化了43%以上。在计算精度方面同样具有一定优势。最后,在图像滤波应用中验证了该近似乘法器的有效性。