为引导学生了解图像处理算法与硬件加速技术，11月1日下午，由至善学院联合集成电路设计俱乐部举办的自由主题沙龙“看得见的智能——图像处理与工程实践入门”在江阴校区顺利举行。本次活动特邀集成电路学院唐昱学长主讲，徐立青教授出席并作点评，带领同学们从理论到实践，深入探索硬件加速的世界。
讲座伊始，唐昱从图像处理的基础切入，讲解了RGB三通道图像如何依据人眼敏感度转换为单通道灰度图。针对FPGA不擅长除法运算的痛点，他分享了“乘以256后右移8位”的高效整数运算优化方案，并剖析了二值化处理中固定阈值的局限性，介绍了利用整体画面采样计算亮度动态阈值的工程实践。
在FPGA硬件加速环节，唐昱深入解析了时序电路在时钟上升沿触发赋值的特性。为了让图像处理实时发生，设计采用“乘加求和、移位除法、阈值比较”三级流水线，相较于处理50个像素需150个周期的组合逻辑，流水线填满后仅需52个周期，极大提升了处理效率。他还探讨了如何利用3位计数器判断数据有效性，以及通过“行缓存技术”保留前两行像素，从而在Sobel算子中实现3×3窗口卷积以检测边缘轮廓。
在手写数字识别部分，唐昱对比了两种识别路径：传统的模板匹配法将图像转为二值化矩阵后逐像素进行异或比较，但单一模板易受书写风格影响；现代方法多采用CNN（卷积神经网络），利用Python训练卷积核权重参数，再部署至FPGA中进行高速矩阵运算与特征提取。他指出，FPGA擅长并行矩阵运算，是AI加速的利器，但部署前需将浮点权重量化为INT8或INT32整数。
徐立青教授对AI基础思想进行了点评。他指出，人工智能的本质是将复杂问题转化为可用数字表示的信号，并通过计算机算力实现简单判别。他鼓励至善学子充分利用交叉学科平台，碰撞学术火花，并强调了团队协作在科技创新与创业中的重要性，对未来的学术突破与成果寄予厚望。
本次沙龙从数学公式推演到硬件电路实现，为同学们搭建了从理论走向工程实践的桥梁。作为至善学院自由主题沙龙系列活动之一，本次活动有效拓展了同学们的学术视野，激发了大家对硬件加速与人工智能交叉领域的探索兴趣。学院将继续依托交叉学科平台，引导至善学子在科创道路上勇于创新、超越自我。
讲座现场
徐立青教授点评
会后交流
