Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co m put er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   3 ,  J un e   201 9 , pp.  1750~1 756   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v9 i 3 . pp.17 50 - 1756          1750       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   RTL  im plement atio n  of i mage c om pressio n techn iqu es  in  WSN       S. Arun a   Dee pt hi 1 ,  E.  Sree niva s a   R ao 2 ,  M.   N. Gir i   P r as ad 3   1,3 Depa rtment   of   Elec tron ic s  and Com m unic at ion Engi ne eri ng,   Ja waha rlal  Nehru   Te chno logi c al Unive rsit y ,   Indi a   2 Depa rt m ent   of Electronics a n d   comm unic at ion Engi ne eri ng,   Va savi  co ll eg e  of   E ngine er ing, India       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   J ul  10 , 2 01 8   Re vised  Dec   17 , 2 01 8   Accepte d  Dec  2 7 , 201 8       The   W ireless  se nsor  net works   have   l imitations  r ega rding   data  r e dundancy ,   power  a nd  r equ ire   high   bandwi dth  when  used  for  m ult imedia  dat a .   Im age  compress ion  me thods  over co m e  the se  prob le m s.  Non - neg at iv e  Matrix   Fact ori za t ion  (NM F)  m et hod  is  useful  in  appr o ximati ng  high  dimensional  dat a  wher e  th e  dat a  h as  non - ne gat iv e  comp one nts.  Another   m e thod  of  the  NMF  called   (PN MF )   Projec ti v e  Nonnega ti v e  Ma tri x  Fa ct ori za t io n  is  used  for   le arn ing  spat ia l l y   loc a lized  v isual   pa tterns.  Si m ula ti on   r esult s  show   the  compari son  betw ee n  SV D ,   NMF,   PN M F  compr ession  sche m es.   Com pre ss ed   images  are   tr ansm it te d  from   base   stat ion  to  cl us te r  he ad  node  a nd  rec e ive d   from   ordina r y   nodes.   The   sta t ion  ta kes  on  th e  image  restor a ti on.   Im age  qual ity ,   compres sion  rat io ,   signal  to  noise  ra ti o  a nd  ene rg y   consu m pti on  are  the   essential  m et ric s  m ea sured  f or  compress ion  per form anc e .   I n  thi s  pape r ,   the   compress ion  m et hods  are   designe d  using  Matl ab . The   p ar amete rs  li k e   PS NR,  the   tot a l  node  ene rg y   con sum pti on  are   cal cul a te d.   R TL   sc hemati c  of   NM F SVD,   PN MF   m et hods i s ge ner a te d   b y   usin g  Veri log   HD L.   Ke yw or d s :   NMF   PN MF   RTL   SVD   WSN   Copyri ght  ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   S. Ar un a  Dee pt hi,    Dep a rtm ent o f El ect ro nics  and C omm un ic ation   En gin ee rin g,   Vasa vi C ollege  of E ng i neer i ng ,   Hyde rab a d, I ndia .   Em a il : sadeepthi@staf f.vce.a c.in       1.   INTROD U CTION   A  sen sor  ne tw ork  [ 1] ,   [ 2 ]   co ns ist s   of  m eas ur i ng,  com pu ti ng,  an d  c omm un ic at io n  el em ents  that  gi ve   an  a dm inist rat or   t he  a bili ty   to  obse rv e   an d  r eact   to  e ve nts.  Wh il e  se ver al   se nsor s  can  be  c onnec te d  t o  con t ro ll ers  a nd   processi ng   sta ti on s   directl y  (e.g . ,  us i ng  loca l  area  netw ork s),   m any  sensors  sen d  the  gat her e d  data  wi relessl y  to  a  centrali z ed  processi ng  sta ti on .  T his  is   nee ded  since   m any  netw ork   ap plica ti on s  r equ i re  hundre ds   or  th ou s an ds   of  sen so r  nodes,   of te n  set   up   in  re m ote   and   unre ac hab le   areas .  Figure  1  s how s  two  sens or  fiel ds  m on it or ing  tw o  differe nt  ge ogra ph ic   re gions  a nd  c onnec ti ng   t o  the   I nt ern et   us i ng  th ei r  ba se  sta ti on s   [ 3 ].   The  se ns in g  a nd  co ntr ol  te chnolo gy  c om pr ise   el ect ric  and  m agn et ic   fiel d  sens ors;  r adio - wa ve   fr e qu e ncy  s e nsors;  opti cal ,  el ect ro - opti c - ,  a nd  inf rare d  se ns ors;  rad a rs;  la sers;  locat io n/n a vig at io n  s ens or s;   sei s m ic   and   pressu re - wa ve  sens or s;  e nvir on m ental   par a m et er  sens or s   (e. g. ,   wi nd,  hu m idit y,  heat);  an d  bio c hem ic al  national  secur it y - or ie nted  se nsors .  To day’s   sens or s  ca n  be   descr ibe d  as  ‘‘ sm art’’   inex pensi ve   dev ic es  e qu i pped  with  m ult iple  onbo a r d  sensing  el em en ts;   they   are  lo w - c os t  low - po wer   m ulti fu nctiona l   nodes  that are  l og ic al ly  hom e d  to  a ce ntral si nk no de [ 4 ] .   W i reless  M ul tim edia  Sens or  Netw orks  ( WMSN s)   h as   broa d  a ppli cat ion s   [ 5]  in  in dustria l   pro du ct io n,  en vir on m ental   m on it or ing  [ 6 ] .  The  s pace - tim e  relat ivit y - base d  da ta   co m pr ession  al gorithm   m ai nly  include s  pr e dicti on   co ding  an d  li near   fitt ing   m e thod  for  tim e  seri es.  A  predict io n  co ding  m e tho d  i s   pro po se d   by  [ 7 ] .  It  eval uates  the  s ource  data  base d  on  t he  ti m e  relat ivit y  of   the  s ource   da ta .  The  WMS N' s  are   diff e re nt  from   tradit iona l  WSN s  [8 ] ,   [ 9]  in  case  of  data   processi ng,  a nd  ene rg y  c on su m ption   of  w irel ess  transceive r.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       RTL  im ple men t ation of i mage c ompressi on te chn i qu e s in  W SN  ( S. Ar una Deept hi )   1751       Figure  1 .   W irel ess senso r net works        2.   PROP OSE D   METHO D   In  a  WSN,   the   data  t ran sm issi on  pr ocess  [ 10 ]   ca n  be   di vi ded  into   data   com pr essio n  e ncodin g  an d  data  dec od i ng.  The  sen ding  a nd   receivin g  of   i m ages  in  W S Ns  can  be  sho wn   in  Fi gure  2 .  SVD,  NMF ,  PN M F   i m age co m pr es sio n m et ho ds  a re  us ed .           Figure  2 .   The  im ag e sen ding  and recei ving  process       First,  the  giv e n  inp ut  i m age  is  resized  to  512x51 2.   The  re siz ed  i m age  is  pr ep ro ce ssed  a nd  co nv e rted  into  c orrespo ndin g  pix el   val ue s  us in g  a  Ma t la b  pro gram   a nd   store d  i n  th e  m e m or y  file .   The  c onve rted   pix el   values   are   in put  to  im age  com pr essi on  m et ho d  wh ic h  is   de ve lop e d  by  us in g  Ver il og   H D L  w hich   is  bas ed   on   hard war e  w hich  m akes th e  process  faster .  H ardware/s of t w are c o - sim ulatio n   sho wn in  Fi gure  3.           Figu re  3 .   Ha rdwar e/ s of t war e  c o - sim ulati on       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   2019 :   1750   -   1756   1752   Figure  4  s how s  the  i m age  values  w hich  are  i n  file s  are  store d  in  the  m e mo ry  of  the  Mode lSim   us ing   the  com m and   "$r ea dm e m h. ”  fo r  he xad eci m al   values  an d  “$ read m e m b”  for  bin a ry  va lues.  T he  file s  con ta in   hex a decim al   v al ues.   H DL D AEMO N  com m and   co ntr ols  the  serv e r  th at   su pport s  interact ion s  with   HD L.   Figure  5  s how   HD L D AEMO N betwee n  M ATL AB a nd  Mod el Sim .           Figure  4 .   Pixel  v al ue s in  m e mo ry l ocati on           Figure  5 .  HDL DA EM O N between  MAT LA B an d  Mo delSi m       2.1 .     Im ag e  com pressio n u si ng   N MF   The  NMF  al gorithm   [ 11 ],   [ 1 2 ]   exec utes  m or e  it erati on s  to  get  bette r   i m age  qu al it y.   Im ages  are  div ide d  i nto   se ver al   blo c ks ,   a nd  ada ptive  im age  c om pr ession  al gorithm   is  ta k en   base d  on  the   NMF   [1 3 ],   [ 1 4 ]   to  process  eac h  i m age  blo ck .   The  com pr ess ion   rati o  of  the   NMF   [1 5 ],   [ 16 ]   m et ho d  de pe nds  on   the  siz e  of   the  rank  of  the  ba se  m at rix.   The refor e ,  the  co m pr ession  rati o  can  be  m od ifie d  with  the  dem and s  in  the  energy  consum ption .  Lo wer   qu al it y  is  sel ect ed  to  im pr ov e  the  c om pr ession  rati o  to  sa ve  ene rgy .  Suppose  a n  or i gin al   i m age  with  the   siz e  of   m   x  n,  is  div ide d  int o  sev eral  bl oc ks   the  dim ensi on s  of  w hich  a re  p  x  q.   T he  im age   co m pr essio n  ra ti o  is gi ven b y  (1) .       =   =     (1)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       RTL  im ple men t ation of i mage c ompressi on te chn i qu e s in  W SN  ( S. Ar una Deept hi )   1753   2.2 .     Im ag e  com pressio n u si ng   SVD   Singular  V al ue  D ec om po sit ion   (S V D )  is  represente d by the   ( 2) .           (2)     wh e re  G  is a  m  × n m at rix   Im age co m pr ession   [ 17 ]   i nvol ves red ucin g  t he  r e dundancies  in  a n  im age which  a re i n  the   form  o f   1.   Psycho - visu al   redu nd a ncy,  w hich  is  due  to  the  lim it a ti on s   [1 8 ]   of  the  hum an  visu al   s yst e m   to  interpr et   fine det ai ls i n  a n  im age.  (i.e. , visuall y n on - es sentia l feat ures )   2.   In te r pix el   re dund a ncy,    3.   Cod i ng r e dund ancy   Rem ov in g  the   re dundancies   is   [ 1 9 ] ,[ 20 ]   r edu ci ng  the   num ber   of  bits   in  a n  im age  with out  th e   decr ease   in   the   i m age  qual it y.  H ow e ve r,   m erely   app ly in g  S VD   [ 21 ],   [ 22 ]   on  an   im age  do  no t   com pr ess   it   an d  a  few   sin gula r  values  wer e  re ta ined  w hile  ot her   un i qu e  val ues  we re  ig nor ed.   T he  sin gu l ar  v al ue s  we re   ta ken   in d escen ding  order   on  the d i agonal o f D,  and  that first sin gu la r  value  co ntains the m os t  sign ific ant am ount of   inf or m at ion , a nd foll ow i ng si ngular val ues  c on ta in  d ec reasi ng am ou nts  of  i m age in f or m ation .  Thus , th e  low e r  singular  valu es  con ta inin g  le s s info rm ation  c an be ig nore d wit hout  distor ti on in  t he  im age.   Fr om   the  property   1  of   SVD,   it   can  be  ref e r red   that  “t he  r ank   of   G  is  ta ken   as  t he  nu m ber   of   non - zero   sin gula r  values " .  But  if  the  lower   ord er  singular  values  after  the  r ank   of   the  m a trix  ha ve  ne gligible   values , th ey  a r e co ns ide red as   noise .   In  ( 2) ab ove ca n  al s o be  wr it te n  as     ………+   (3)     wh e re  r  is t he  r ank of  G.   Fr om   pr ope rty   1  of   S VD   (r e f er  sect ion   3  a bove ),   it   fo ll ow s  that  trun cat in g  ( 3)   ti ll   r  values  do es  no t   m ake  any  signi ficant  change   in  the  i m age.  But  co m pr ess ion   will   be  ve ry  le ss  wh il e  t he  i m age  qu al it y  is   sam e.Fo r  go od am ou nt of c om pr ession  t o b e achiev ed , onl y t he  fir st k  v al ues of  ( 4)       (4)     wh e re  k  <  r     The  im age r econ st ru ct e d  will  r ed u ce [ 2]   the  stora ge  sp a ce r equ i rem ent to k *(m +n+1 ) byt es as ag ai ns t   the  stora ge  s pa ce  requirem e nt  of   m *n   byte s  of   th e  ori gi nal  un c om pr e ssed  im age.  N ow,  com pr essi on   is  achieve d  if  the  storag e  s pac e  req ui red   by  the  com pr esse d  i m age  is  le s s  than  that  require d  b y  the  ori gin al   i m age.     m *n  > k*( m +n+1 )     (5)       2.3 Im age c om pressio n u si ng   PN MF   In   NMF ,  W  an d  H  ha s  r× (m + n)   fr ee   pa ram eter s [ 20] .  Co ns i der   V  a nd  W  a re  col um n  vect or s   an d  H  is   a  scal ar:  obvi ously ,  there  a re   m any  so luti ons  W=  1/ H  V   with  H  a r bitrary.  Ba sed  on  t his,  a  no vel  m et ho d  cal le d  Pro j ect ive  Non - ne gative Ma trix  Fact or iz at io n  ( PNM F)  is ta ken a s the soluti on t o  the  pr ob le m       (6)     wh e re || •  ||  is a  m a trix nor m .   The  m os t  us ef ul  norm   is  the  Eucli dea n  dis ta nce  betwee n  two  m at rices  A  an d  B,  or   th e  F robe nius   m at rix  norm  o f  their  dif fer e nc e:         (7)     a d ive r gen ce  of m at rix  A fr om  B d efined   as         (8)     Both  Eucli dea n  distance  a nd  d ive rg e nce  are low e r  boun ded  by  zero ,  a nd  vanish  if  an d  only   if  A  =  B.   The  PN MF   m et hod  seem s  to  offer   s om e  adv a ntage s  as   com par ed   to   NMF.   The   fi r st  one  has  i nc reased   or t hogonalit y  of  the  basis  ve ct or s.   T his  is  du e   to   the  sim il arit y  of   the   c rite rion  [ 23 ]   to   SVD.   Re m ov ing  the   po sit ivit y  const raint  bu t  ke epin g  the  ra nk  co ns trai nt,  an  ort hogo nal  e igenv e ct or   b asi s  is  a  so luti on.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   2019 :   1750   -   1756   1754   Fo r   po sit ive   ba ses,  or t hogona li ty   is  relat ed  to  s pa rsen e ss.   Co ns ide r  the   case  in   wh ic h  the   V  m at ri x  is   a   trai ning  set ,  an d  the  goal   is  to  find   the  re pr es entat ion   not  on ly   fo r  the  colu m ns   of   V  bu t  f or   ne w  vect or s ,  too .   Fo r   P NMF,  t he   repr ese ntati on  for  a ny  col umn  of   V,   say   v,  is  sim ply  WW T   v  a nd  that  ca n  be  easi ly   com pu te d  for  a  ne w  vector,  to o.   I n  NM F,  the re  is  no  s uch   natu ral  re presentat io n  be c ause  bo t h  W   a nd   H  a re  nee de d,   a nd  m at rix  H  has   only   n  c ol um ns .  The   ext ra  c olum n  in  H  woul d  ha ve   t o  be  re c om pu te d  from   the  crit eri on.  T hir d,   as pointe d ou t  by  [ 24 ].   NMF   has  a  close  rela ti on  to  cluste ring.       3.   RESU LT S   3.1 .     Rel at i ve   pa r amet er s in  simul ati on ex peri ment   In   t his  pa pe r  Ma tl ab  is  us e d  f or  com pr es sing   im ages  usi ng   NMF,   S VD   a nd  Ver il og   is  us e d   for  gen e rati ng  RT L  schem at ic   of   S VD  an d  N MF  al gorithm s  in  WSN.  Figure   6  s hows   input  im age  of   siz e   512× 512× 8 - bit  gr ay scal e  im a ges  is  c ollec te d  by  cam era  nodes  pe rio dical ly .  Her e  15  ca m eras  co ver  each   detect ion  ra nge  of  a  10 0 x1 00  m   rectangula r   area,   an d  the ir   sensi ng  ra dius   is  11m .  Ele ve n  ordina ry  node s  are   dep l oyed  i n  the  c omm un ic a ti on   ra nge  of   each  cam era  node.  The   sim ula te d  netw ork  str uctu re  f or   t hre e   m et ho ds i s s hown in Fi gure  7.             Figure  6 .  I nput   i m age 512x 512             (a)   ( b)   (c)     Figure  7   (a) .   N et work str ucture o f NMF c ompressi on m echan ism   (b ) Net work str uctu re  of PN M F  com pr essio n  m echan ism   (c)   N et work str ucture o f  S VD c ompressi on m echan ism     3. 2 .     A na l ys is  of ener gy cons umpt i on   Figure. 8  s how s  NMF   ene rg y   distrib utio n  figur e  when  sen ding  a  512  x5 12x8 - bit  im ag e  to  the   ba s e   sta ti on .  The  si m ula ti on   resu lt   ind ic at es  that  the  us e  of  the  three  c om pr ession  m et ho ds   de scribe d  in  this  pap e r  reduces  t he  a ve rag e  e ne rg y  c on s um ption   of  the  cam era  nodes  by  nea rly   an  order   of  m agn it ud e   lo we r  t ha n  the   centrali zed  a ppro ac h.   T he  ene rg y  co nsum pti on   of   nodes  ha s  a  sta ble  balance,  w hic h  is  he lpf ul  to  i m pr ove  the   li fetim e  of   network   a nd  exte nd   t he  li fe  cy cl e.   In   the  T a bl e   1 ,  PS NR  val ues  ex presse d  in  dB  are  us ed   as  a  m easur e  of im age  qu al it y . Ta ble  2 s how x il inx IS E  dev ic e  util iz at ion  f act or  f or N MF , SVD, P NMF m et hods .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       RTL  im ple men t ation of i mage c ompressi on te chn i qu e s in  W SN  ( S. Ar una Deept hi )   1755         (a)   (b)   (c)     Figure  8   (a). E nergy  distrib ution o f NMF im age c om pr ession net wor k  ( b)  En e rg y  distrib ution o f PNMF  ( c)   Energy  distrib ution o f SV D  i m age co m pr es sion net work       Table   1.   PS NR V al ue  for T hree C om pr essio n  Me thods  with t he Im age I nput  size o f 512 x512   Co m p r ess io n  M eth o d   PSNR Valu e   SVD   1 2 .00 4 8   NMF   1 7 .00 4 8   PNMF   2 0 .17 2 0     Table  2.   Xili nx I SE  D e vice  Util iz at ion  Factor f or   NMF, SV D, P NMF Met ho ds   Log ic Utilization   NMF,  PN MF,   SV D   Nu m b e r  o f  Slices   1817   Nu m b e r  o f  Slices i n  Flip Flo p s   1776   Nu m b e r  o f  4 in p u t L UTs   3356   Nu m b e r  o f  bo n d ed  I OBs   77   Nu m b e r  o f  GCL K s   1   Maxi m u m  Fr eq u en cy   8 0 .51 2 MHz         The  desi gn   is  base d  blo c k  spl it t ing   co nce pt   with  blo c k  siz e  of   8x 8  the  de vice  util iz at ion   facto r  will  be  sim i la r  to  al l  the  three  m eth ods.   Xili nx  I SE  14. 1  ver si on  with  fam ily  Virtex  6 - XC 6VLX 757  an d  pa ckag e   FF78 4  is  us e d.   Figure  9   s how   R TL sch em at ic  of N M F, SV D , PNMF m et hods .               Figure  9 .   R TL  schem at ic  o f  N MF, S VD, PN MF m et ho ds       4.   C O NC L US I O N   In  this  pa per ,   the  diff e re nt  im age  c om pr ession  m et ho ds   li ke   SVD,   NMF ,  and  P NMF  i n  WSNs  a r e   desig ne d.   An   at tem pt  is  m ade  to  co nn e ct   Ma tl ab  and   V eril og   H DL.Im ages  are  c om pr esse d  an d  tra ns fe rre d  us in g  Ma tl ab  and   RTL  sc hem at ic   is  gen erated  us i ng   Ver i lo g  H DL.   Im age  qu al it y,  com pr essio n  rati o,   s ign a l   to  noise   rati o  a nd  ene rg y  c on su m ption   are   the  m os t  vital   m et rics  cal culat ed  us i ng  Ma tl ab.   Sim ulatio n  res ults  sh ow  t hat  the  PN MF - base d  i m age  com pr es sion   m echan is m   pr ovide d  be tt er  PSN R  a nd  SVD  bas ed  i m age   com pr essio n  pro vid es  al le vi at e  the  ener gy   con su m ptio n  of   cam era  nodes  w hic h  are  the  key  r oles  in   the n et wor k.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   2019 :   1750   -   1756   1756   REFERE NCE S      [1]   Abdulla h  AB,  R aga b.   K&  z aman .   N ,   “ W ire l ess  Sensor  Networks  and  En erg y   Eff i ci en c y , ”  publi sh ed  b y   IGI  Globa l,   pp  1 - 18,   2012 .   [2]   Ahonen. T,  P ie t i kai nen ,   M.Z h ao,  G&Mata s.J , .   “ Rota ti on - inva r iant  image  and  vi deo  desc r ipt ion   with  local  b inar y   pat t ern   f ea rtur es , ”   IE EE Tr ansacti ons on  Image   P roce ss ing ,  1465 - 1477,   21(4) ,   201 2.   [3]   Bengi o. Y.Courv il le.   A.C  &   Vince nt . P . ,   “ Uns uper vised  feature   l ea rning  and  de e p   le arn ing :  A  R evi ew  and  new   Perspec ti v es , ”   Depa rtmant   of co m pute r  scie n ce and ope ra ti on   res ea rch ,   Univ ersity   of  Montre al, M ontre al Ca n ad a   [4]   Brunel lo . D,  C alvagno,   G . 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