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图像缩放算法的研究与FPGA设计的任务书
任务书
题目：图像缩放算法的研究与FPGA设计
任务背景：
随着人们对图像质量的要求不断提高，图像处理技术成为当今研究的热点之一。图像缩放作为图像处理中的基础算法之一，其应用范围广泛，包括数字媒体、广播电视、医学影像等领域。为了提高图像的清晰度和保留更多的细节信息，研究高质量的图像缩放算法并实现硬件加速，成为一个急需解决的问题。
任务描述：
本项目的主要任务是研究高质量的图像缩放算法，并将其实现在FPGA上进行硬件加速。具体任务包括以下几个方面：
1.综述不同的图像缩放算法，包括基于插值的算法和基于深度学习的算法，比较不同算法的优缺点，选择合适的算法作为研究重点。
2.针对所选定的图像缩放算法，设计合适的硬件加速架构，考虑如何利用FPGA的并行处理能力实现高效的图像缩放。并进行性能评估，对比基于软件的算法，分析硬件加速的优势。
3.在FPGA平台上实现设计的图像缩放算法，并通过实验进行可行性验证，包括准确度、速度及功耗方面的评估。
4.最后进行系统的集成和验证。将实现的图像缩放算法与基于CPU的软件进行比较，分析硬件加速的性能优势和适用范围。
任务要求：
1.具有良好的图像处理和FPGA硬件设计的基础。
2.深入研究所选定的图像缩放算法，并能设计出高效且准确的硬件加速算法。
3.具备FPGA开发经验，能够熟练使用FPGA设计工具，并且能够使用Verilog或VHDL进行硬件设计。
4.具备良好的编程能力，能够编写相应的测试程序和驱动程序进行验证和测试。
5.能够撰写高质量的英文科技论文或技术报告，包括研究方法、实验结果及分析。
6.能够按时完成任务，并按要求撰写任务报告。
参考资料：
[1]Shenchengyuetal.(2017).High-PerformanceArea-EfficientFPGAImplementationofBi-cubicInterpolation.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology.
[2]Tekeoglu,A.,etal.(2019).ResizingconvolutionalneuralnetworksforefficientFPGAimplementations.ACMTransactionsonEmbeddedComputingSystems.
[3]Du,Y.,etal.(2016).AnEfficientHardwareDesignforImageUp-scalingwithDeepConvolutionalNeuralNetworksonFPGA.ProceedingsoftheInternationalConferenceonComputerScienceandSoftwareEngineering.
[4]Hammond,B.R.,etal.(2019).Ahigh-speedFPGAimplementationforefficientbicubicinterpolation.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology.
[5]Zheng,X.,etal.(2020).STUDYONEFFICIENTFPGAIMPLEMENTATIONOFDEEPRESIDUALLEARNINGMODELFORIMAGESCALING.ICASSP.