【摘 要】
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随着互联网技术的不断发展,图像作为一种重要的信息交换载体,在信息传递的过程中始终占据主导地位,由于原始图像在存储过程中会占用大量的存储空间,传输时又会占用较大的带宽。因此,对图像进行压缩以便存储和传输一直是研究的热点。在硬件实现方面,由于专用集成电路（ASIC）其高度专用化使其不适合设计灵活的神经网络同时它的开发效率较低,FPGA在流程控制方面能力相对较弱及其特有的硬件结构,使得FPGA在算法的实
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随着互联网技术的不断发展,图像作为一种重要的信息交换载体,在信息传递的过程中始终占据主导地位,由于原始图像在存储过程中会占用大量的存储空间,传输时又会占用较大的带宽。因此,对图像进行压缩以便存储和传输一直是研究的热点。在硬件实现方面,由于专用集成电路（ASIC）其高度专用化使其不适合设计灵活的神经网络同时它的开发效率较低,FPGA在流程控制方面能力相对较弱及其特有的硬件结构,使得FPGA在算法的实现和移植过程中非常不便,而ZYNQ嵌入式平台具有ARM的流程控制优势和FPGA的并行运算的优点,所以一般使用ZYNQ进行数字图像处理算法的硬件实现。本文从图像压缩理论出发,首先对图像数据的冗余进行介绍,也正是因为图像数据中这些冗余,所以才使图像压缩成为可能。然后介绍了图像压缩编码方法,接着,介绍了深度学习的相关理论基础,并详细介绍了基于递归神经网络的图像压缩算法,根据现有递归神经网络算法的优缺点,搭建并优化了一个新的递归神经网络图像压缩模型,该模型通过卷积层和递归层构成编码器网络,卷积层构成二值化网络而卷积层和递归层构成解码器网络,实现图像压缩编码和解码网络重建操作,并通过ImageNet数据集训练递归神经网络图像压缩模型。最后将本文算法与其他图像压缩算法进行对比,结果显示本文算法在多尺度结构相似度（MS-SSIM）和峰值信噪比（PSNR）等方面具有一定程度的提升。针对本文提出的图像压缩模型,本文利用ZYNQ进行设计并实现该图像压缩系统。首先,根据本文递归神经网络算法的特点进行系统的软硬划分,其次介绍了本文硬件实现的整体架构。本文软硬划分是FPGA端实现卷积计算模块、激活函数及递归网络的计算模块,ARM端进行图像数据的读取及控制FPGA端中各个模块的运行。使用Xilinx公司的高层次综合工具对FPGA端的每个模块进行编写,之后将编写的代码封装成IP,其次在Vivado软件中搭建以递归神经网络硬件IP为核心的硬件系统,最后使用Xilinx的ZYNQ7000系列进行验证。
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