I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   4 A u g u s t   201 9 ,   p p .   2 4 3 3 ~2 4 4 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 4 . p p 2 4 3 3 - 2442          2433       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   An ef ficien desig n app ro a ch of R O I ba sed  DWT u sing  vedic  a nd w a lla ce t ree  m ul tiplier  on F P G pla tf o r m       Vij a y a   S. M 1 ,   Su re s h K 2   1 Ra jar a jes w a ri  Co ll e g e   o f   En g in e e rin g   ( RRCE ) I n d ia   2 S EA   Co ll e g e   o f   En g i n e e rin g   &   T e c h n o lo g y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g 1 1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Mar   1 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Ma r   1 2 ,   2 0 1 9       In   d ig it a ima g e   p ro c e ss in g ,   th e   c o m p re ss io n   m e c h a n is m   is   u ti li z e d   to   e n h a n c e   th e   v isu a p e rc e p ti o n   a n d   sto ra g e   c o st.  B y   u sin g   h a rd w a r e   a rc h it e c tu re s,  re c o n stru c ti o n   o f   m e d ica im a g e e sp e c iall y   R e g io n   o f   in tere st  (ROI)  p a rt  u sin g   L o ss y   i m a g e   c o m p re ss io n   i a   c h a ll e n g in g   ta sk .   In   th is  p a p e r,   th e   ROI  Ba se d   Disc re te  wa v e let  tran s f o r m a ti o n   (DW T u si n g   se p a ra te   W a ll a c e -   tree   m u lt ip li e (W M a n d   m o d if ied   V e d ic  M u lt i p li e ( V M m e th o d a re   d e sig n e d .   T h e   L if ti n g   b a se d   DW T   m e th o d   is  u se d   f o th e   ROI   c o m p re ss io n   a n d   re c o n stru c ti o n .   T h e   9 /7   f il ter  c o e f f icie n ts  a re   m u lt ip li e d   i n   DWT   u sin g   W a ll a c e -   tree   m u lt i p li e (W M a n d   m o d if ied   V e d ic   M u lt i p li e r   (V M ).   T h e   d e sig n e d   W a ll a c e   tree   m u lt ip li e w o rk w it h   t h e   p a ra ll e m e c h a n is m   u sin g   p ip e li n e   a rc h it e c tu re   re su lt w it h   o p ti m i z e d   h a rd w a re   re so u rc e s,  a n d   8 x 8   V e d ic  m u lt ip l i e d e sig n i m p ro v e th e   ROI  re c o n stru c ti o n   im a g e   q u a li t y   a n d   f a st  c o m p u tatio n .   T o   e v a lu a te  th e   p e rf o rm a n c e   m e tri c s   b e tw e e n   ROI  Ba se d   DWT - W M   a n d   DW T - V M   o n   F P G A   p latf o r m .   T h e   P S NR  a n d   M S a re   c a lcu late d   f o d iff e re n Bra in   M RI  im a g e s,  a n d   a lso   h a rd w a re   c o n stra in ts  in c lu d e   A re a ,   De la y ,   m a x i m u m   o p e ra ti n g   f re q u e n c y   a n d   p o w e re su lt a re   tab u late d .   T h e   p ro p o se d   m o d e is  d e sig n e d   u sin g   X il i n x   p latf o rm   u sin g   V e ril o g - HD a n d   si m u late d   u sin g   M o d e lS im   a n d   Im p le m e n ted   o n   A rti x - 7   F P GA   d e v ice .   K ey w o r d s :   A d d er - tr ee   DW T   FP GA   Ma tlab   MRI   MSE   P SNR   R OI   Ved ic  Mu ltip lier   W allac e - tr ee   Mu lt ip lier   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Vij ay S.M ,     R aj ar aj esw ar C o lleg o f   E n g i n ee r in g   ( R R C E ) ,   B en g al u r u ,   I n d ia .   E m ail:  v ij a y a@ r r ce . o r g       1.   I NT RO D UCT I O N     Me d ical  i m ag in g   p lace   cr itic al  r o le  in   to d ay 's  h ea lt h   ca r o f   p atien ts   f o r   en tire   tr ea t m en p r o ce s s   f r o m   d ia g n o s tics   to   s u r g ical  o p er atio n s .   Me d ical  i m a g p r o ce s s in g   h as  to   f ac lo o f   ch alle n g e s   i n   i m ag e   m an a g e m e n t,  d ata  m i n i n g ,   M ed ical  v is u aliza tio n   f o r   Vir t u a R ea lit y   ( VR )   b io - i m a g in g   a n d   Neu r o - i m a g i n g .   T h a m o u n o f   m ed ical  i m a g d ata  is   i n cr ea s i n g   f r o m   k ilo   to   ter ab y te  s to r ag e   d u to   I m ag e   r eso lu t io n   a n d   v is u aliza t io n ,   an d   it   is   co s t l y   [ 1 ] .   I m a g co m p r ess io n   tec h n i q u es  ar estab li s h ed   to   r ed u ce   th n u m b er   o f   b its   w h ic h   i s   r eq u ir ed   to   tr a n s m it  o r   s to r i m a g es  w it h o u lo s s   o f   d ata  i n f o r m atio n .   C o m p r ess e d   i m a g m i n i m i ze s   th e x p en s e   b an d w id t h   an d   co s t - e f f ec ti v d u r i n g   i m a g tr an s m i s s io n .   I n   to d a y ' s   w o r ld ,   t h ap p licatio n   f ield s   f o r   s u c h   co m p r e s s io n s   i n cl u d Mo b iles ,   T V,   Vid eo   b r o ad c asti n g   w i th   Hi g h   Def in i tio n   ( HD) ,   d i g ital  v id eo   r ec o r d in g   an d   s o   o n   [ 2 ] .   T h f u n d a m en tal   co m p o n e n t s   o f   i m ag co m p r ess io n   ar r ed u n d an c y   r ed u ctio n   w h ich   r e m o v es  t h i m ag d u p licat io n   w h i le  ir r elev an c y   r ed u ctio n   r e m o v es  u n w an ted   p ar ts f r o m   th i m ag e,   w h ich   i s   n o t o b s er v ed   in   r ec eiv er   s ec t io n   [ 3 ] .     T h ex ten s i v el y   u s ed   i m a g co m p r es s io n   tec h n iq u e s   ca n   b ca teg o r izin g   in to   t w o   p ar ts   lo s s les s   an d   L o s s y   co m p r ess io n .   L o s s les s   co m p r ess io n   w h ic h   r ec o v er s   th e   i n p u t   i m ag e   af ter   d ec o m p r e s s io n   f r o m   th e   co m p r es s ed   i m a g e.   I n   L o s s y   co m p r es s io n ,   A n   i m a g m u s t   b r ec o n s tr u cted   af ter   d ec o m p r e s s io n   w i th   t h ac ce p t ab le  lo s s   o f   q u alit y .     Ma n y   co m p r es s io n   al g o r ith m s   ar d ev elo p ed   b y   r esear ch e r s   to   co m p r ess   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 3 3   -   2442   2434   r eb u ild   th i m a g w it h   h i g h   q u alit y .   T h i m a g co m p r e s s io n   tech n iq u es  li k Dis cr e te  W av elet   T r an s f o r m atio n   ( DW T ) ,   Fas Fo u r ier   tr an s f o r m atio n   ( FF T ) ,   DC T   ( Dis cr e te  co s in tr an s f o r m a tio n ) ,   Sp ar s b ased   W av elet,   S in g u lar   Val u Dec o m p o s itio n   ( SVD)   an d   B lo ck   T r u n ca tio n   C o d i n g   ( B T C )   ar u s ed   f o r   en h a n ce m en o f   i m ag q u alit y   an d   co m p r es s io n   r atio   [ 4 - 6 ] .   T h ef f ec tiv lo s s le s s   co m p r ess io n   tech n iq u e s   in cl u d H u f f m an   E n co d i n g   ( HE ) ,   R u n   L e n g t h   E n co d in g   ( R L E ) ,   A r th e m atic   E n co d i n g   an d   Dictio n ar y   T ec h n iq u es  ( L Z 7 7 ,   L Z 7 8 ,   L Z W )   an d   b it  p lan co d in g   [ 7 ] . T o   im p r o v t h co m p r es s io n   r atio ,   Qu alit y   o f   th e   i m a g e,   h y b r id   alg o r it h m s   ar d esig n ed   w h ic h   ar t h co m b in atio n   o f   t w o   o r   m o r co m p r ess io n   tec h n iq u e s .   H y b r id   co m p r ess io n   tech n iq u [ 8 ]   in tr o d u ce s   to   en h a n ce   t h s ta n d ar d   o f   t h r ec o n s tr u ct ed   i m ag e   w it h   h ig h   P SNR   v al u w h ic h   in cl u d es  t h co m b in at io n   o f   P r in cip al  C o m p o n e n A n al y s is   ( A ls o   k n o w n   as  Kar h u n en - L o ev eT r an s f o r m   ( KL W ) ) ,   DC T   f o llo w ed   b y   SP I HT   tech n iq u ( Set - P ar titi o n i n g - In - H ie r ar ch ical - T r ee s )   an d   r esu lt s   to   m i n i m ize  t h en co d in g   ti m e.   R OI   B ased   h y b r id   co m p r ess i o n   alg o r ith m s   to   i m p r o v th P SNR ,   C R ,   Sp ac s av in g   an d   ti m e - co n s u m i n g   co m p ar ed   to   co n v e n tio n al  ap p r o ac h es.  T h e   R OI   b ase d   lo s s les s   i m a g e   co m p r ess io n   w it h   E m b ed d ed   Z er o - tr ee   W av elet  ( E Z W )   A l g o r ith m   [ 9 ]   is   d esig n ed   f o r   b etter   d iag n o s is   an d   co m p ar ed   w i th   o th er   tech n iq u es   li k Haa r   W av elet   ( HW )   [ 1 0 ]   an d   Dau b ec h ies  w a v elet   ( Db W )   T r an s f o r m ati o n   w it h   b etter   i m ag e   q u alit y .   T h B u r r o w s - W h ee le r   ( B W )   T r an s f o r m   a n d   Mo v t o   Fro n t( MT F)  tr an s f o r m   w i th   Hu f f m a n   e n co d in g   an d   h y b r id   f r ac tal  en co d i n g   [ 1 1 ]   an d   DW T   f o llo w ed   b y   SP HI T   tech n iq u [ 1 2 ]   ar R OI   b ased   h y b r id   co m p r es s io n   ap p r o ac h   ap p licab le  to   m ed ical  MRI  i m ag e s   w it h   C R   i m p r o v e m e n t s .   T h e   R OI   o f   r ad io lo g ical   I m ag ap p lied   to   Ved ic  co m p r ess io n   al g o r ith m   [ 1 3 ]   o n   s o f t w ar ap p r o ac h   w i th   i m p r o v e m en in   co m p u tat io n   s p ee d ,   co m p r ess io n   r atio   an d   v is u al  q u al it y   o u tco m e s   w it h   d if f er e n i m ag d atab ase  o v er   co n v e n tio n al  D C T   ap p r o ac h .   T h FP GA   b ased   a p p r o ac h   w i th   2 D - DW T   u s in g   m o d i f ied   Ved ic  Mu ltip lier   [ 1 4 ]   w it h   less   n u m b er   o f   Half   a n d   f u ll  ad d er   in   ad d er -   tr ee   m o d u le  w h ic h   r es u lts   i n   les s   r eso u r ce   b u t h o u tp u i m a g q u alit y   i s   n o t   u p   to   th s ta n d ar d s .   Mo s o f   th e   R e s ea r ch   w o r k   to w ar d s   o n   R OI - B ased   i m a g co m p r ess io n   w it h   L o s s y   o r   lo s s les s   tech n iq u es  ar s o f t w ar e - b ased   ap p r o ac h es.  Ver y   f e w   w o r k s   o n   h ar d w ar e - b ased   p r o ce d u r es   f o r   Me d ical  im ag e   p r o ce s s in g   w it h   o p ti m iza tio n   p r o b lem s ,   Har d w ar co m p le x i t y ,   an d   P er f o r m a n ce   d eg r ad ati o n   w it h   co n s tr ain t s .   Ou r   p r o p o s ed   d esig n   to w ar d s   R OI   B ased   L i f ti n g   s ch e m D W T   ap p r o ac h   u s i n g   Ved ic  M u ltip lier   to   i m p r o v e   th co m p u tatio n   s p ee d   w ith   i m a g q u alit y   i m a g a n d   W allac tr ee   m u lt ip lier   en h a n ce s   th e   h ar d w ar e   co m p le x it y   w i th   o p ti m iza tio n   u s in g   p ip eli n i n g   ar ch itect u r e s   o n   FP GA .   Sectio n   1   h as  d i s cu s s ed   th e   ex i s ti n g   ap p r o ac h es  u s in g   R OI   i m a g co m p r es s io n ,   FP G A   b ased   DW T   m et h o d s   w it h   Ved ic  m u l tip lier   an d   W allac tr ee   m u ltip lier s .   I n   Sectio n   3 ,   Ov er v ie w   o f   t h m et h o d o lo g y   w h ic h   d ea ls   w it h   t h p r o p o s ed   d esig n .   T h R OI   B ased   DW T - W a n d   VM   d esig n   m et h o d s   e x p lain ed   i n   d etail  in   s ec tio n   4   f o llo w ed   b y   t h r es u lts   an d   d is cu s s io n   w i th   p er f o r m an ce   t ab u latio n   i n   s ec tio n   5 ,   an d   s ec tio n   6   g iv e s   t h co n cl u s io n   o f   th o v er all  w o r k .   T h is   s ec tio n   d is c u s s es  th e   m e t h o d s   ad o p ted   f o r   R OI   b ased   i m ag e   co m p r es s io n   f o r   d if f er e n m ed ical  i m a g es,  DW T   A p p r o ac h es,  Ved ic  an d   W allac m u lt ip lier   d u r in g   r ec en y ea r s .   Ha m z ah   et  al.   [ 1 5 ]   h av p r esen ted   th e   Fo u r - d i m e n s io n al -   R OI   I m a g co m p r es s io n   an d   u s ed   n o n - s ep ar ab le  Do u b le  L i f ti n g   in te g e r   w a v elet  tr an s f o r m   ( I W T )   to   r ed u ce   th r o u n d i n g   n o is e,   an d   th n u m b er   o f   r o u n d in g   o p er ato r s   alo n g   w i th   in cr ea s i n g   co d in g   p er f o r m a n c an d   th ar ch itectu r is   co m p atib le  to   J P E G - 2 0 0 0   co n v en ti o n al  ap p r o ac h .   T h e   B lo ck ed   R OI   co m p r ess i v s en s in g   ( C S)  o f   T HE MI im ag e s   an d   its   r ec o n s tr u ctio n   o f   i m a g es  w i th   i m p r o v e m en i n   i m a g q u ali t y   an d   C R   h as  p r ese n ted   b y   Srij et  al.   [ 1 6 ] .   Am it  e al.   [ 1 7 ]   h av g i v en   a   P o ly g o n al  R OI   b ased   i m a g e   co m p r ess io n   o f   DI C OM   i m ag e s   f o r   tele m ed ici n ap p l icatio n s   u s i n g   ze r o   p ad d in g ,   L o s s y ,   an d   lo s s le s s   w a v elet  co m p r ess io n .   Fo r   B e tter   P o r tab le  Gr ap h ics  ( B P G) ,   Dav id   et  al.   [ 1 8 ]   h av p r ese n ted   an   R OI   b ase d   i m ag co m p r e s s io n   tech n iq u es  w h ic h   in c lu d v id eo   co d in g   a lg o r it h m s   a n d   r esu lt s   2 5   im p r o v e m en i n   C R   o v er   tr ad itio n al  i m a g co m p r e s s io n   tech n iq u e s .   T h cl o u d - b ased   s o lu tio n s   f o r   h is to p ath o lo g ical  i m ag e s   u s in g   R OI   b ased   co m p r ess io n   ar p r esen ted   b y   A p ar n et  al.   [ 1 9 ]   w it h   g r ea C R   w it h   o p ti m ized   s to r ag to   an d   f r o m   t h clo u d .       T o   p er f o r m   t h R OI   co m p r ess io n s   f r o m   t h c u r r en s u r v e y ,   s u itab le  h ar d w ar b ased   tr an s f o r m at io n s   ar s elec ted   to   s h o w   t h i m ag co m p r es s io n .   Kir a n m a y e   et  al.   [ 2 0 ]   h av p r esen ted   2 D - DW T   lif ti n g   ap p r o ac h   h av in g   o v er lap p ed - s tr ip b ased   s ca n n i n g   m et h o d   w h ic h   r ed u ce s   t h te m p o r ar y   m e m o r y   in   t h e   p r o ce s s   an d   p r ed icts ,   u p d ates  an d   ad d itio n   m o d els  ar i n co r p o r ated   in   ar ch itectu r an d   r esu lt s   w it h   les s   ar ea   an d   p o w er   co n s u m p t io n   t h an   p r ev io u s   ap p r o ac h es,  b u la g s   w it h   i m a g e   q u alit y   an d   c o m p u tatio n   s p ee d .   Fo r   er r o r   to ler an ap p licatio n s ,   th e   2 D - DW T   m et h o d   f o llo w ed   b y   s m o o t h   Ga u s s ia n   f i lter   is   d es ig n ed   b y   N a y n et  al.   [ 2 1 ]   w h ic h   r es u lts   i n   t h a v er ag i m a g q u a lit y   o u tp u w h ic h   i s   ac ce p tab le  to   h u m a n   e y es.   Sh w eta   et  al.   [ 2 2 ]   h av e   p r ese n ted   DW T   f o r   i m a g co m p r e s s io n   u s in g   Ma llat  al g o r ith m   s tr u ct u r o n   Xili n x   s y s te m   g e n er ato r   an d   w h ic h   r esu lts   f r o m   r i g h r ec o n s tr u ct  i m ag a n d   lag s   w i th   a n   ar ea   an d   p o w er   co n s u m p tio n   o n   FP G A .     T o   im p r o v th co m p u tat io n   s p ee d ,   m u lt ip lier s   p lace   cr itic al  r o le  to   m ain tain   th co m p r ess io n   a n d   q u alit y   o f   r ec o n s tr u cted   i m a g es.  Gad ak h   et  al.   [ 2 3 ]   h av p r esen ted   An cie n 1 6   1 6   Ved ic  Mu ltip lier   ( VM ) in clu d e s   Ur d h v a - T ir y a g b h y a m   ( UT )   s u tr an d   r esu l ts   w ith   p at h   d ela y   a n d   m e m o r y   co n s u m p tio n ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d esig n   a p p r o a ch   o f R OI   b a s ed   DW T u s in g   ve d ic  a n d   w a lla ce   tr ee   mu ltip lier   o n …      ( V ija ya   S . M . )   2435   b u it  i s   s a m as  co n v e n tio n al   ap p r o ac h es.  T h 8 x 8   Ved ic  m u ltip lier   w it h   m o d i f ied   F u ll  ad d er s   p r esen ted   b y   B an d et  al.   [ 2 4 ]   w i th   p er f o r m an ce   an a l y s is   o f   A r ea   r eso u r ce .   Kah ar   et   al.   [ 2 5 ]   s h o 6 4   X6 4   Ved ic  m u ltip lier   w ith   co n v e n tio n al   ap p r o ac h es  an d   p er f o r m a n ce   in clu d ar e an d   p ath   d ela y   ar tab u lated .   T h is   m u l tip lier   u s e s   th s a m e   tr ad itio n al  ap p r o ac h es  w ith o u n o v e lt y .   T h Xu a n   et  al.   [ 2 6 ]   h as  p r ese n ted   an   u n s i g n ed   3 2 - b it   m u ltip lier   u s in g   W allac m u ltip lier   a n d   b o o th   en co d er .   T h C ar r y - lo o k ah ea d   ad d er   an d   m o d i f ied   W allac tr ee   ad d e r   u s ed   as  ad d er - tr ee   an d   w h i ch   g i v es  f a s r esu lts   w it h   m o r ar ea   u tili za tio n .   Asi f   et  al.   [ 2 7 ]   p r esen t   W al lace - tr ee   ( W M )   m u lt ip lier   in c lu d es  h i g h - s p ee d   co u n ter s .   L u ca s   et  al.   [ 2 8 ]   an d   R a m   et  al.   [ 2 9 ]   p r esen ts   W alla ce   m u l tip lier s   u s i n g   C ar r y   s ele ct  ad d er   w it h   a n   ar ea   an d   d elay   co m p ar is o n .       Su n ai n et  al.   [ 3 0 ]   an d   Su m et  al.   [ 3 1 ]   p r esen ts   t h Ved ic  m u lt ip lier   b ased   im a g c o m p r es s io n   u s i n g   DW T   m et h o d   w h ich   i n clu d e s   co n v e n tio n al  Ved ic  ap p r o ac h   an d   tr ad itio n al  DW T   ap p r o ac h es  an d   r esu lt s   f r o m   th e   ar ea   an d   d el a y s   u ti lizatio n   tab u la tio n   w it h   n o   i m p r o v e m en i n   i m a g q u alit y .   T h w o r k   o f   Na' a m   et  al.   [ 32 ]   h av e   co n c en tr ated   o n   m ed ic al  i m a g p r o ce s s in g   o f   f u n d u s   i m a g an d   i n tr o d u ce d   a n   au to m at ic  R OI   m ec h an i m s   th at  ad o p ts   th r esh o ld   m e th o d   o f   s eg m en tatio n .   F u r t h er ,   an   w o r k   o f   L a k s h m in ar a y an a n d   Sar v a g y [ 33 ] ,   p r esen ted   an   co m p r es iv s e n s i n g   b ased   m ed ical  i m ag co m p r ess io n   b y   co n s id er in g   R OI     w it h   lo s s le s s   co m p r e s s io n .   T h p er f r o m an ce   o f   [ 33 ]   is   a n al y ze d   b y   co n s id er in g   M SE,   P SNR   an d   co m p r ess io n   r atio .   T h er is   lo o f   s tu d y   to w a r d s   I m a g co m p r ess io n   u s i n g   T r an s f o r m atio n   a n d   o th er   m eth o d s   as   s o f t w ar ap p r o ac h es   an d   f e w e r   h ar d w ar e   ap p r o ac h es  i n   m ed ical  i m ag e   ap p licatio n s .   Ver y   f e w   w o r k s   o n   R OI   b ased   cr iter ia  f o r   Me d ical  i m ag es  u s i n g   th Ved ic  m u ltip li er   b ased   o n   FP GA   w it h   la g g i n g   i n   p er f o r m an ce   m atr ices  i n clu d e s   P SNR ,   MSE   an d   r eso u r ce   o p tim izatio n .   T h ese  p r o b lem s   ar o v er co m i n   p r o p o s ed   tech n iq u es  w i th   t h f o llo w in g   s ec tio n .       2.   P RO P O SE M E T H O DO L O G Y   T h p r o p o s ed   d esig n   in c lu d es  R OI   B ased   L i f ti n g   s c h e m o f   d is cr ete  w a v elet  T r an s f o r m ati o n   ( DW T )   u s i n g   ar ea   ef f icie n W allac e -   tr ee   m u ltip lier   ( W M)   an d   m o d if ied   Ved ic  Mu l tip lier   ( VM ) .   T h W allac tr ee   m u ltip lier   w o r k s   w i th   p ar allel   p r o ce s s in g   u s i n g   p ip elin ed   ar ch itect u r r esu l ts   i n   an   o p ti m i ze d   ar ea   w i th   h i g h   s p ee d .   T h m o d if ied   Ved ic  Mu ltip lier   is   u s ed   to   e n h a n c th e   ex ec u tio n   s p ee d   o f   t h p r o p o s ed   d esig n .     T h Fig u r 1   r ep r esen ts   t h ar ch itect u r al  m o d el  o f   t h p r o p o s ed   p lan .         M R I   B r a i n   I n p u t   I m a g e C o n v e r t   R O I   I m a g e   t o   T e x t   F i l e E x t r a c t   t h e   R O I   u s i n g   I n p u t   I m a g e 9 / 7   L i f t i n g - B a s e d   M e t h o d S p l i t t i n g E v e n   V a l u e O d d   V a l u e P r e d i c t i o n   &   U p d a t i o n   u s i n g   V M   o r   W M G e n e r a t e   L o w   &   H i g h   C o m p o n e n t s R e p e a t   1 D - D W T   R e c o n s t r u c t e d   R O I   I m a g e I D - D W T F P G A   P a r t M A T L A B   P a r t M A T L A B   P a r t     Fig u r 1 .   P r o p o s ed   m eth o d o lo g y       C o n s id er   th MRI - B r ain   I n p u i m a g e,   e x tr ac th e   R OI   p ar t   f r o m   t h i n p u t   i m a g e,   a n d   c o n v er t h e   R OI   I m ag p ar to   tex f ile  f o r m at  u s in g   Ma tlab .   T h p r o p o s ed   d esig n   i s   ap p licab le  o n ly   to   R OI   i m ag p ar an d   n o to   co m p lete  MRI - b r ain   i m a g e.   T h 9 /7   lif tin g   s c h e m b ased   DW T   r ec eiv es  th tex f ile  t h r o u g h   te s t - ca s es.  Sp lit  t h R OI   i m a g p ix els  to   ev e n   a n d   o d d   co m p o n en ts .   T h p r ed ictio n   f o llo w ed   b y   u p d atin g   is   p er f o r m in g   alo n g   w ith   M u lti p licatio n   o f   9 /7   lif tin g   co ef f icien t s   u s i n g   W a llace - tr ee   o r   Ved ic  Mu ltip lier .   T h lo w   a n d   h i g h   p ass   co m p o n en t s   ar e   g e n er ated   an d   r ep ea th e   s a m p r o ce s s   to   r ec o n s tr u ct  th e   R OI   i m ag e.   I n   th n ex s ec tio n ,   d etailed   d is cu s s io n   o f   th De s ig n   a n d   w o r k i n g   is   elab o r ated .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 3 3   -   2442   2436   3.   P RO P O SE DE SI G N   T h p r o p o s ed   d esig n   is   to   p er f o r m   t h R OI   i m a g co m p r ess io n   u s in g   W allac e - tr ee   a n d   Ved ic   Mu ltip lier .   T h f o llo w i n g   Fig u r 2 ,   in d icate s   t h h ar d w ar e   r ep r esen tatio n   o f   p r o p o s ed liftin g   s c h e m b ased   1D - DW T   u s in g   W o r   VM .   C o m p ar to   co m p lete  MRI - B r ian   i m ag e,   R OI   p o r tio n   i m ag co m p r es s io n   h as a n   en o r m o u s   ad v a n ta g w it h   f as co m p u tat io n ,   les s   r eso u r ce   u tili za t io n ,   a n d   less   h ar d w ar co m p lex it y   o v e r   FP GA   s ce n ar io .         R O I   I m a g e S p l i t t i n g R 1 R 2 A d d 1 R 6 R 7 V M   /   W M e v e n a l p h a R 3 V M   / W M R 4 R 5           b e t a V M   /   W M V M   /   W M g a m m a d e l t a R 8 H i g h   P a s s   C o m p o n e n t s S c a l i n g I n v e r s e   S c a l i n g A d d 3 A d d 5 A d d 8 A d d 2 A d d 4 A d d 6 A d d 7 L o w   P a s s   C o m p o n e n t s R A d d V M   / W M V e d i c   m u l t i p l i e r /   W a l l a c e   T r e e - M u l t i p l i e r         R e g i s t e r A d d i t i o n o d d     Fig u r 2 .   T h h ar d w ar r ep r es en tatio n   o f   p r o p o s ed   lif tin g   s c h e m b ased   1 D - DW T   u s in g   W o r   VM         T h R OI   im a g p ix els  ar s to r ed   in   m e m o r y   lo ca tio n s   b ased   o n   s izes  as  tex f o r m at.   E x tr ac th e   p ix els  s er iall y   an d   s p lit  to   ev en   an d   o d d   co m p o n en ts - b ase d   clo ck .   T h d e s ig n   u s e s   8 - R eg is ter s ,   8 -   ad d itio n   u n i ts   a n d   4 -   m u ltip licatio n   u n it  u s i n g   W o r   VM   w h ic h   ar p ar o f   th p r ed ictio n   an d   u p d ate  o p e r atio n   f o llo w ed   b y   s ca li n g   an d   i n v er s s ca li n g .     T h p r ed ictio n   o p er atio n   in cl u d es  t h e v en   co m p o n en ts   ar ad d ed   ( A d d 1 )   w it h   d ela y ed   r eg i s ter   ( R 1 ) ,   th o u tco m es   ar m u lt i p lied   ( W M/VM )   w it h   o n o f   th Da u b ec h ie s   9 /7   " alp h a"   f ilter   co ef f icie n ts .   T h u p d atin g   o p er atio n   in c lu d es   th o d d   co m p o n en t s   a f ter   ad d ed   w it h   p r ed icate d   o u tp u t,  p er f o r m   th ad d itio n   w it h   o d d   d elay ed   co m p o n en t s ,   t h en   m u ltip l y   th " b eta"   co e f f icien t h p r o ce s s   r ep ea ts   f o r   g a m m a”   an d   d el ta"   c o ef f icie n t s   as  p r ed ictio n   an d   u p d ates  o p er atio n s   r esp ec tiv el y .   Si m ilar l y ,   Scalin g   an d   i n v er s s ca li n g   m o d u les  ar p er f o r m ed   u s i n g   p r ed ictio n   an d   u p d ate  ac tiv it ies  w it h   s ca li n g   a n d   in v er s s ca lin g   f ac to r s   to   g e n er ate  th h i g h   an d   lo w   p ass   co m p o n e n t s   r esp ec ti v el y .   T h 1 D - DW T   o u tp u t s   in cl u d lo w   a n d   h i g h   p ass   co m p o n en ts   ar f ed   to   t h DW T   p r o ce s s   ag ai n ,   to   cr ea te  t h 2 D -   DW T   o u tp u t   co m p o n e n t s ,   w h ic h   ar u s e d   to   r ec o v er   b ac k   a n d   r ec o n s tr u ct  t h R OI   I m ag e.   T h Fil ter   co e f f icien t   m u ltip licatio n   is   d o n u s i n g   W an d   VM   s ep ar atel y   i n   D W T   m o d u le  ar e x p lain ed   i n   d etail  w i th   f o llo w i n g   ar ch itect u r es.   T h p r o p o s ed   Desig n   R OI   B ased   DW T   A r ch itect u r u s e s   t w o   d if f er e n Mu ltip lier   m e th o d s   n a m e l y   W allac tr ee   m u ltip l ier   an d   Ved ic  Mu ltip lier .   T h p r ac tical  o p er atio n   o f   b o th   th m u lt ip lier s   is   ex p lain ed   b elo w .     3 . 1 .   Wa lla ce   t re m ultip lier   T h p ip elin ar ch itect u r o f   W allac e -   tr ee   Mu lti p lier   is   d e s ig n ed   an d   s h o w n   in   F i g u r 3 .   I m ain l y   in cl u d es  B o o th   e n co d er   u s in g   R ad ix - 4   B o o th   r ec o r d in g   tab le,   P ar tial  p r o d u ct  g e n er atio n ,   C o m p r es s o r s ,   an d   ad d er -   tr ee   Mo d u le.   T h b o o th   e n co d er   u s e s   t h 8 - b it  m u lt ip lier   in p u f o r   b o o th   co m p r e s s io n   u s i n g   r ad ix - 4 b o o th   r ec o r d in g   is   tab u lated   in   T ab le - 1 .   B ased   o n   Mu ltip lier   in p u t,  t h en co d ed   r ec o r d   in clu d e s   0 , 1 ,   - 1 ,   2   an d   - 2   is   m u ltip lied   w it h   8 - b i m u ltip lica n d   f o r   p ar tial  p r o d u ct  f o r m atio n .   T h p ar tial  p r o d u ct  g e n er ates  t h e   o u tp u t a n d   co m p le m e n ts   b ase d   o n   m u lt ip lican d .       T ab le  1 .   R ad ix - b o o th   r ec o r d in g   B ( M u l t i p l i e r )   R e c o r d i n g   P a r t i a l   P r o d u c t   ( P P )   0 0 0   0   0   0 0 1   1   1 X M u l t i p l i c a n d   0 1 0   1   1 X M u l t i p l i c a n d   0 1 1   2   2 X M u l t i p l i c a n d   1 0 0   - 2   - 2 X M u l t i p l i c a n d   1 0 1   - 1   - 1 X M u l t i p l i c a n d   1 1 0   - 1   - 1 X M u l t i p l i c a n d   1 1 1   0   0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d esig n   a p p r o a ch   o f R OI   b a s ed   DW T u s in g   ve d ic  a n d   w a lla ce   tr ee   mu ltip lier   o n …      ( V ija ya   S . M . )   2437   B o o t h   E n c o d e r P a r t i a l   P r o d u c t   G e n e r a t o r C o m p r e s s o r s T r e e - A d d e r                     M u l t i p l i e r M u l t i p l i c a n d P r o d u c t 8 8 1 6     Fig u r 3 .   W allac e - tr ee   Mu ltip l ier   Desig n       T h p ar tial  p r o d u ct  o u tp u ts   u s ed   in   f o u r   co m p r es s o r s   to   r ed u ce   t h n u m b er   o f   s ta g es  o f   m u ltip licatio n   o p er atio n s   to   b o o s th e   co m p u tatio n   p r o ce s s   an d   i n p u t s   to   t h W allac e   tr ee   ad d er .   T h W allac tr ee   ad d er   in clu d es  t h h a l f   a d d er   ( HA ) ,   th f u ll  ad d er   ( F A ) ,   F A   w ith   ca r r y in g   g en er at io n   alo n g   w it h   o n e - in v er ted   a n d   t w o -   in v er ted   in p u ts .   T h p r ev en tio n   o f   s i g n   ex ten s io n   al s o   in cl u d ed   in   th e   d esig n   o f   W allac e - tr ee   ad d er   o p tio n .   T h tr ee - ad d er   r esu lts   f r o m   th 1 6 - b it p r o d u ct  as a   f i n al  o u tp u t.      3 .2 .   Vedic  m ulti pli er   T h p r o p o s ed   8 x 8   m o d if ied   V ed ic  m u ltip lier   o p er ates  m u lti p ly   t w o   d ec i m al  o r   b in ar y   n u m b er   in   les s   ti m e   ac co r d in g   to   t h Ur d h v a   T ir y ak b h y a m   s u tr a .   T h is   s u t r m an a g es   th in p u ts   v er tica ll y   a n d   cr o s s w i s e.   Firstl y ,   d esi g n   2 x 2   Ved ic   m u ltip lier   u s in g   t w o   h al f - ad d er   co n ce r n i n g   v er tica a n d   cr o s s w is e   o p er atio n s .   T o   d esig n   t h 4 x 4   Ved ic  m u lt ip lier ,   f o u r   2 x 2   Ved ic  m u ltip l ier s   alo n g   w i th   4 - b it  ad d er   an d   t w o   6 - b it  ad d er s   u s ed .   Si m ilar l y ,   to   d ev elo p   8 X8   Ved ic  Mu ltip lier ,   f o u r   4 X4   Ved ic  Mu ltip lier ,   o n 8 - b it  ad d er   an d   tw o   1 2 - b it   ad d er s   ar u s ed   w h ich   i s   as s h o w n   in   F ig u r 4 .       4 X 4   V M 4 4 X 4   V M 1 4 X 4   V M 2 4 X 4   V M 3 1 2 - B i t   A d d e r   - 1 8 - B i t   A d d e r 1 2 - B i t   A d d e r   - 2 a [ 7 : 4 ] b [ 7 : 4 ] a [ 3 : 0 ] b [ 7 : 4 ] a [ 7 : 4 ] b [ 3 : 0 ] a [ 3 : 0 ] b [ 3 : 0 ] [ 7 : 0 ] 0 0 [ 7 : 0 ] 4 4 [ 1 1 : 0 ] 0 4 [ 7 : 0 ] [ 3 : 0 ] [ 1 1 : 0 ] S [ 1 5 : 4 ] [ 7 : 0 ] [ 7 : 4 ] 4 0 S [ 3 : 0 ]     Fig u r 4 .   P r o p o s ed   8 X8   Ved ic   m u l tip lier       A p p l y   t h t w o   8 - b it   in p u ts   ( a 7 a0 ,   b 7 b 0 )   to   f o u r   4 x 4   Ve d ic  m u ltip lier s   v er tical  a n d   cr o s s - w i s el y .   T h f ir s t   4 x 4   VM   r es u lt s   f r o m   L SB   4 - b it  a s   f i n al  s u m   o f   f ir s 4 - b its   ( s   [ 3 :0 ] ) .     Fo r   8 - b it  ad d er   r ec eiv es  s ec o n d   4x 4   VM   as  f ir s 8 - b it  in p u a n d   f ir s 4 x 4   VM ' s   MSB     4 - b i ts   [ 7 :4 ]   alo n g   w it h   f o u r   ze r o s   as  s ec o n d   8 - b it   in p u t.  Si m i lar l y ,   f o r   th 1 2 - b i ad d er ,   th ir d   4 x 4   VM   8 - b it  o u tp u alo n g   w it h   f o u r   ze r o s   ( L SB   s id e)   as  f ir s t   12 - b it  in p u a n d   f o r th   4 x 4   V 8 - b it  o u tp u t   alo n g   w it h   f o u r   ze r o s   ( MSB   s id e)   a s   s ec o n d   1 2 - b it  i n p u t   r es u lt s   12 - b it  ad d er   o u tp u t.  F u r th er ,   f in al  1 2 - b it   ad d er   r eq u ir es  8 - b i ad d er   o u tp u alo n g   w it h   f o u r   ze r o ' s   ( M SB   s id e)   as  12 - b it  in p u a n d   f ir s 1 2 - b it   ad d er   o u tp u as  t h s ec o n d   in p u af ter   ad d itio n ,   R e s u l ts   f r o m   th 1 2 - b it  o u tp u t   w h ic h   co n s id er ed   as f i n al  o u tp u t ( s   [ 1 5 :4 ] ) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 3 3   -   2442   2438   4.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S     T h p r o p o s ed   L if tin g   b ased   D W T   u s in g   W allac e - tr ee   Mu l ti p lier   ( DW T - W M)   an d   Ved ic  Mu ltip lier   ( DW T - VM )   r esu lts   a n al y ze d   in   t h b elo w   s ec tio n .   T h e   en tire   m o d el  i s   d esi g n ed   o v er   Xilin x   I SE  1 4 . 7   P latf o r m   u s i n g   Ver ilo g - HD L   an d   s i m u lated   u s in g   Mo d elsi m   6 . 5   s i m u lato r   an d   p r o to t y p ed   o n   FP GA   i n cl u d es   A r ti x - 7   f a m il y ,   XC 7 A 1 0 0 T - 3   d ev ice,   w i th   p ac k a g C SG3 2 4 .     T h o b tain ed   r esu lts   f r o m   th p r o p o s ed   m o d elo v er   th F P GA   p latf o r m   r ep r ese n ted   i n   ig u r 5 .   B y   u s i n g   Ma tlab ,   co n v er th e   2 5 6 x   2 5 6   B r ain   MRI - I n p u i m ag e - 5 ( a)   in to   tex f ile  f o r m at.   A p p l y   T ex f ile   th r o u g h   test   ca s e   o f   t h p r o p o s ed   d esig n   a n d   s i m u late   u s i n g   Mo d elSi m   s i m u lato r ,   s to r th e   lo w   a n d   h ig h   p ass   co m p o n e n ts   i n   o u tp u tex f ile,   co n v er b ac k   i m ag f o r m at  u s i n g   Ma tlab   to   g en er ate  t h 1 D - DW T   o u tp u t   i m a g e.   C o m p ar to   DW T - W M,   DW T - VM   g i v es  b etter   i m ag r eso lu ti o n   an d   q u alit y   s h o w n   in   F i g u r 5 ( b )   an d   5 ( c)   r esp ec tiv el y .       B r ain   MRI - i n p u t i m a g e   1D - DW T   im a g u s i n g   WM   1D - DW T   im a g u s i n g   VM         5 ( a)   5 ( b )   5 ( c)     Fig u r 5 .   5( a)   B r ain   MRI - i n p u t i m a g e,   5 ( b )   1 D -   DW T   u s in g   W allac e - tr ee   Mu lt ip lier   ( W M) ,   5 ( c)   1 D -   DW T   u s i n g   Ved ic  Mu ltip lier   ( VM )   R es u lts   o n   FP G A   P latf o r m       T h R OI -   B ased   DW T   Desig n   u s in g   W an d   VM   s i m u la tio n   r e s u lts   ar s h o w n   i n   F i g u r 6   an d   F ig u r 7   r esp ec ti v el y .   Fo r   b o t h   t h s i m u latio n ,   9 0   x   8 6   s iz o f   R OI   I m a g i s   co n s id er ed .   On ce   clo ck   ( C l k )   ac tiv ated   w it h   ac tiv lo w   a s y n ch r o n o u s   r eset  ( r s t)   s ig n a l,  th e   p r o ce s s   s tar ts ,   an d   th R OI   im ag i n cl u d e s   8 - b it   p ix el  i n f o r m atio n   s to r ed   in   al l o ca ted   7 7 4 0   m e m o r y   lo ca tio n s .   T h m e m o r y   lo ca tio n   ( m e m _ ad r s )   d iv id es  i n to   3 8 7 0   a d d r ess   f o r   ev en   a n d   o d d   in p u ts   a f ter   s p li tti n g .   P er f o r m   DW T   o p er atio n ,   th 8 - b it  lo w   ( lo u t)   a n d   h i g h   ( h o u t)   p ass   co m p o n e n t s   g e n er ated .           Fig u r 6 .   Si m u latio n   R es u lt s   o f   R OI - B ased   DW T   Desig n   u s i n g   W allac e - T r ee   Mu ltip lier           Fig u r 7 .   Si m u latio n   R es u lt s   o f   R OI - B ased   DW T   Desig n   u s i n g   Ved ic  M u ltip lier       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d esig n   a p p r o a ch   o f R OI   b a s ed   DW T u s in g   ve d ic  a n d   w a lla ce   tr ee   mu ltip lier   o n …      ( V ija ya   S . M . )   2439   T h R OI -   B ased   DW T - W an d   DW T - VM   R esu lt s   o n   F P GA   ar r ep r esen ted   in   F ig u r e   8 .   T h e   d if f er e n 2 5 6 x 2 5 6   in p u MRI  b r ain   i m a g es  ( 8 a)   is   co n s id er ed ,   s elec th R OI   p ar o f   i m a g e1   w it h   s ize  8 6 x 9 0 ,   i m a g e2   w it h   s ize   9 0 x 9 0   an d   i m ag e3   w ith   s ize  9 0 x 8 6   f r o m   t h i n p u i m a g es   ( 8 b )   p er f o r m   th DW T   o p er atio n   u s i n g   W an d   VM ,   r ec o v er   t h o u tp u R OI   i m a g e s ,   w h ic h   is   s a m as  in p u R OI   i m a g s h o w n   in   8 ( c)   an d   8 ( d )   r esp ec tiv el y .   T o   in v est ig ate   th p er f o r m an ce   m etr ic s   o f   th e   r e co v er ed   R OI   i m ag e   q u alit y ,   P SN R   a n d   MSE   tak e n   in to   co n s id er atio n s .       I mag e   N o .   B r a i n   M R I   I n p u t   i mag e   R O I   I n p u t   I mag e   R e c o v e r e d   R O I   I mag e   U si n g   WM   R e c o v e r e d   R O I   I mag e   U si n g   V M         1                 2                 3           8 ( a )   8 ( b )   8   ( c )   8 ( d )     Fig u r 8 .   R OI -   B ased   DW T   u s in g   W allac e - tr ee   M u ltip lier   ( W M)   an d   Ved ic  Mu ltip lier   ( VM )   R esu lts   o n   FP GA   P latf o r m : 8 ( a)   D if f er e n t B r ain - M R I   in p u t i m a g es,  8 ( b )   R OI   in p u t i m a g e,   8( c)   R ec o v er ed   R OI   I m a g u s i n g   W M,   8 ( d )   R ec o v er ed   R OI   I m a g u s i n g   V M       T ab le  2   s h o w s   t h P SNR   a n d   MSR   o f   b o th   R OI   B ase d   DW T - W an d   VM   a f ter   r ec o v er y .   T h i m ag e - 2   o f   DW T - VM   w i th   R OI   s ize  9 0 x 9 0   g i v es  b ette r   P SNR   w i th   3 1 . 4 9 1 d B   an d   MSE   r atio   o f   4 6 . 1 2   co n ce r n i n g   DW T - W m et h o d   in clu d es t h P SNR   o f   2 7 . 9 1   an d   MSE   o f   1 0 5 . 2 .       T ab le  2 .   Ob s er v atio n   o f   P SNR   an d   MSE   f o r   R OI   b ased   DW T - W Ma n d   DW T - VM   af ter   co m p r ess io n   an d   r ec o n s t r u ctio n   B r a i n   M R I   I n p u t -   I mag e s   R O I - Im a g e   S i z e   R O I - D W T - WM   R O I - D W T - VM   P S N R   ( d B )   M S E   P S N R   ( d B )   M S E   1   8 6 x 9 0   2 7 . 1 5 6   1 2 5 . 6 4   2 8 . 5 0 6   9 1 . 7   2   9 0 x 9 0   2 7 . 9 1   1 0 5 . 2   3 1 . 4 9 1   4 6 . 1 2   3   9 0 x 8 6   2 7 . 2 3   1 2 2 . 9   3 0 . 0 2 4   6 4 . 6 5       Fig u r 9   s h o w s   th co m p ar at iv g r ap h   o f   b o th   R OI - B ased   DW T - W an d   VM   m et h o d s   o f   th r ee   b r ain   i m ag e s   f o r   P SNR   an d   MSE   r esp ec tiv el y .   T h R OI - B ased   DW T - VM   g iv es  o n   a n   av er ag P SNR   o f   3 0 . 0 0 7   d B   th an   DW T - W w i th   a v er ag P SN R   o f   2 7 . 4 3   co n ce r n in g   t h r ee   b r ain   i m a g e s   w it h   a n   i m p r o v e m e n t   o f   8 . 5 8 %.  Si m ilar l y ,   T h R O I - B ased   DW T - VM   g i v es  o n   an   av er a g MS E   o f   6 7 . 4 9   th an   DW T - W w it h   av er ag MSE   o f   1 1 7 . 9 1   co n ce r n in g   t h r ee   b r ain   i m a g es  w i t h   an   i m p r o v e m en o f   4 2 . 7 6 %   an d   w h ic h   is   q u ite   ac ce p tab le  as lo s s less   i m a g q u alit y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 3 3   -   2442   2440         Fig u r 9 .   C o m p ar ativ r es u lt s   o f   P SNR   an d   MS R   f o r   T h r ee   d if f er e n t B r ain - MRI  i m a g es   u s i n g   R OI - b ased   DW T - W a n d   DW T - VM .       T h ar ea   r eso u r ce   o f   t h W a llace   tr ee   m u ltip lier   u s e s   8 7   s lice  L UT 's  w h ic h   le s s   t h an   th Ved ic   Mu ltip lier   o f   1 0 9   s lice  L UT ' s .   T h Ved ic  m u ltip lier   co n s u m es  t h 7 . 5 1 9 n s ec   f o r   p ath   d ela y   an d   i s   less   th a n   th W allac tr ee   m u ltip lier   o f   9 . 0 0 9 n s ec   as tab u lated   in   T ab l 3 .       T ab le  3 .   R eso u r ce   an d   d elay   o b tain ed   o f   W allac e - tr ee   M u lti p lier   ( W M)   an d   Ved ic  Mu ltip lier   ( VM )   o n   FP GA     A r e a   a n d   D e l a y   u t i l i z a t i o n   V e d i c   M u l t i p l i e r   W a l l a c e - T r e e   M u l t i p l i e r   N u mb e r   o f   S l i c e   L U T s   1 0 9   87   P a t h   D e l a y   ( n s)   7 . 5 1 9   9 . 0 0 9       T h r eso u r ce   u tili za tio n   ( A r ea ) ,   tim i n g   an d   p o w er   co n s u m p t io n   o f   R OI - b ased   DW T - W an d   DW T - VM   o n   FP GA   p latf o r m   is   t ab u lated   in   T ab le  4   an d   T a b le  5   r esp ec tiv el y .   I s h o w s   t h at  th DW T - W co n s u m e s   f e w er   ar ea   r eso u r c es  in c lu d es   s lice   r eg i s ter s ,   L UT ' s ,   L UT - FF   p air s   th a n   D W T - VM .   Si m ilar l y ,   f o r   ti m i n g   a n d   p o w er   u t ilizati o n ,   R OI - b ased   DW T - W is   b etter   th an   DW T - VM .   T h R OI - b ased   DW T - W m et h o d   w o r k s   h i g h   s p ee d   o f   1 7 5 . 1 9 9 MH an d   u tili ze s   le s s   p o w er   o f   0 . 0 9 9 W o v er   DW T - V Me th o d .       T ab le  4 .   R eso u r ce   u tili za tio n   o f   R OI - b ased   DW T - W an d   DW T - VM   o n   FP GA   L o g i c   U t i l i z a t i o n   A v a i l a b l e   D W T - WM   D W T - VM   N u mb e r   o f   S l i c e   R e g i st e r s   1 2 6 8 0 0   1 1 5   1 4 1   N u mb e r   o f   S l i c e   L U T s   6 3 4 0 0   2 4 3   2 7 6   L U T - F l i p - f l o p   ( F F )   p a i r s   3 6 3   66   54       T ab le  5 .   T im i n g   a n d   p o w er   co n s u m p t io n   o f   R OI - b ased   DW T - W an d   DW T - VM   o n   FP GA   T i mi n g   U t i l i z a t i o n   D W T - WM   D W T - VM   M i n i m u m   p e r i o d   ( n s)   5 . 7 0 8   6 . 0 1 6   M a x i m u m   F r e q u e n c y   ( M H z )   1 7 5 . 1 9 9   1 6 6 . 2 1     P o w e r   U t i l i z a t i o n   D W T - WM   D W T - VM   T o t a l   P o w e r ( W )   0 . 0 9 9   0 . 1 0 3   D y n a mi c   P o w e r   ( W )   0 . 0 1 7   0 . 0 2 3         5.   CO NCLU SI O N   T h is   r esear ch   p ap er   h as   p r ese n ted   co s t - e f f ec ti v tech n iq u f o r   i m a g co m p r e s s io n   o f     MRI - B r ai n   i m a g es.  T h p r o p o s ed   d esig n   in cl u d es   R OI -   B ased   DW T   u s in g   W allac e - tr ee   m u ltip lier   an d   Ved ic  m u l tip lier .   T h 9 /7   L if tin g   s c h e m e   u s ed   f o r   t h DW T   m et h o d ,   8 X8   Ved ic  m u ltip lier   i s   co n s tr u c te d   u s i n g   4 x 4   Ved ic   mu ltip lier   an d   ad d er s .   T h W allac e - tr ee   ( W M)   Mu ltip lier   is   d esig n ed   u s i n g   b o o th   en co d i n g   a n d   co m p r ess o r s   alo n g   w i th   ad d er - tr ee   m o d u le s .   T h 1 D - DW T   r esu lts   a n d   R OI   i m a g R ec o n s tr u ctio n   h ar d w ar R e s u lts   u s in g   DW T - W an d   DW T - VM   p r esen ted   i n   t h r es u lts   s ec tio n .   Fo r   i m ag q u alit y   a n d   r eso lu tio n ,   DW T - VM   m et h o d   g iv e s   b etter   P SNR   an d   MSE   w it h   an   i m p r o v e m e n t   o f   8 . 5 8 an d   4 2 . 7 6 r esp ec tiv el y   o v er   DW T - W m et h o d   w it h   p r o m is i n g   lo s s les s   i m a g co m p r ess i o n   ch ar ac ter is tics .   C o n ce r n i n g   C h ip   h ar d w ar e   co n s tr ain ts ,   t h DW T - W m et h o d   u tili ze s   le s s   r eso u r ce   A r ea ,   h i g h   o p er atin g   f r eq u e n c y ,   a n d   les s   p o w e r   co n s u m p tio n   th a n   DW T - VM   Me th o d   w i th   o p ti m al  f a s t c o m p u tatio n   o n   FP G A .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d esig n   a p p r o a ch   o f R OI   b a s ed   DW T u s in g   ve d ic  a n d   w a lla ce   tr ee   mu ltip lier   o n …      ( V ija ya   S . M . )   2441   RE F E R E NC E S   [1 ]   S c h o ll ,   In g ri d ,   T il A a c h ,   T h o m a M .   De se rn o ,   a n d   T o rs ten Ku h le n .   " Ch a ll e n g e o f   m e d ica im a g e   p ro c e ss in g , "   Co mp u ter   sc ien c e - Res e a rc h   a n d   d e v e lo p me n t   2 6 ,   n o .   1 - 2   ( 2 0 1 1 ):   5 - 1 3 ,   S p rin g e r.   [2 ]   Ka v it h a ,   S . ,   a n d   R.   J.  A n a n d h i.   " su rv e y   o i m a g e   c o m p re ss io n   m e th o d f o lo w   d e p th - of - f ield   i m a g e a n d   i m a g e   se q u e n c e s, "   M u lt ime d ia   T o o ls a n d   Ap p li c a ti o n s   7 4 ,   n o .   1 8   ( 2 0 1 5 ):  7 9 4 3 - 7 9 5 6 .   S p ri n g e r.   [3 ]   S in g h ,   A b h i p riy a ,   a n d   K.  G .   Ki ra r.   " Re v i e w   o f   i m a g e   c o m p re s sio n   tec h n iq u e s , "   Rec e n In n o v a t io n i n   S i g n a l   p ro c e ss in g   a n d   Em b e d d e d   S y ste ms   ( RIS E),   2 0 1 7   In ter n a ti o n a l   C o n f e re n c e   o n .   IEE E ,   2 0 1 7 .   [4 ]   Bh a d e ,   Ud a y ,   e a l.   " Co m p a ra ti v e   stu d y   o DWT ,   DC T ,   B T a n d   S V t e c h n iq u e f o i m a g e   c o m p r e ss io n , "   Rec e n t   In n o v a ti o n s i n   S ig n a l   p ro c e ss in g   a n d   Emb e d d e d   S y ste ms   ( RIS E),   2 0 1 7   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n .   IEE E,   2 0 1 7 .   [5 ]   M a n to r o ,   T e d d y ,   a n d   F if it A l f iah .   " Co m p a riso n   m e th o d o f   DCT ,   DW T   a n d   F F T   tec h n iq u e a p p r o a c h   o n   lo ss y   im a g e   c o m p re ss io n , "   Co mp u ti n g ,   En g in e e rin g ,   a n d   De sig n   ( ICCED),   2 0 1 7   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n .   I EE E,   2 0 1 7 .   [6 ]   A sh w in i,   K.,   R.   Am u th a ,   a n d   K.  Ha rin i.   " S p a rse   b a se d   i m a g e   c o m p re ss io n   in   w a v e let  d o m a in , "   S ig n a Pro c e ss in g   a n d   Co mm u n ica t io n   ( ICS PC),   2 0 1 7   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n .   I EE E,   2 0 1 7 .   [7 ]   Ra g h a v e n d ra ,   C. ,   S .   S iv a su b ra m a n ian ,   a n d   A .   Ku m a r a v e l.   " I m p r o v e d   ima g e   c o m p re ss io n   u sin g   e ff e c ti v e   lo ss les s   c o m p re ss io n   tec h n iq u e , "   Clu ste Co mp u t in g 1 - 6 ,   S p r in g e r.   [8 ]   S u g a n y a ,   S .   D.,   M .   Ra jas e k h a R e d d y ,   a n d   N.  M a d h u S u d a n a   Ra o .   " In c re a sin g   th e   q u a li ty   o f   r e c o n stru c ted   im a g e   th ro u g h   h y b rid   c o m p re ss io n   te c h n iq u e , "   2 0 1 7   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   En e rg y ,   C o mm u n ica ti o n ,   Da t a   An a lytics   a n d   S o ft   C o mp u ti n g   ( ICECDS ) .   IEE E,   2 0 1 7 .   [9 ]   Re d d y ,   B.   V e n k a tes wa ra ,   P .   Bh a sk a ra   Re d d y ,   P .   S a tee sh   Ku m a r,   a n d   A .   S a tee sh   Re d d y .   " L o ss les s   c o m p re ss io n   o f   m e d i c a i m a g e f o b e tt e d iag n o sis, "   In   Ad v a n c e d   Co mp u ti n g   ( IACC),   2 0 1 6   IEE 6 th   I n ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n p p .   4 0 4 - 4 0 8 .   IEE E,   2 0 1 6 .   [1 0 ]   S e n g u p ta,  A n irb a n ,   a n d   Di p a n jan   Ro y .   " M a th e m a ti c a Va li d a ti o n   o f   HW T   B a se d   Lo ss les Im a g e   Co m p re ss io n , "   Na n o e lec tro n ic  a n d   In f o rm a ti o n   S y ste ms   ( iNIS ),   2 0 1 7   IEE I n ter n a t io n a S y mp o siu o n .   IEE E,   2 0 1 7 .   [1 1 ]   De v a d o ss ,   C.   P e ter,  a n d   B.   S a n k a ra g o m a th i.   " N e a lo ss les m e d ica i m a g e   c o m p re ss io n   u sin g   b lo c k   B WT M T F   a n d   h y b rid   f ra c tal  c o m p re ss io n   tec h n iq u e s, "   Clu ste r Co mp u ti n g   (2 0 1 8 ):  1 - 9 ,   S p ri n g e r.   [1 2 ]   G ra il u ,   Ha d i.   " Tex tu a i m a g e   c o m p re ss io n   a lo b it   ra tes   b a s e d   o n   re g io n - of - in tere st  c o d in g , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o n   Do c u me n A n a lys is  a n d   Rec o g n it i o n   ( IJ DAR)   1 9 ,   n o .   1   ( 2 0 1 6 ):  6 5 - 8 1 .   [1 3 ]   S rid h a r,   V.  " V CA R:  V e d ic  C o m p re ss io n   A lg o rit h m   o v e Re g io n   o f   in tere st  o n   ra d io l o g ica im a g e , "   In   Eme rg i n g   Res e a rc h   in   El e c tro n ics ,   C o mp u t e S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   ( I CER ECT ),   2 0 1 5   In ter n a ti o n a C o n f e re n c e   o n ,   p p .   137 - 1 4 2 .   IEE E,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   Ku m a r,   J.  V in o t h ,   a n d   C.   K u m a Ch a rli e   P a u l .   " De sig n   o f   m o d if ie d   v e d ic  m u lt ip li e r   a n d   F P G A   i m p lem e n tatio n   i n   m u lt il e v e 2 d - DWT   f o ima g e   p ro c e ss in g   a p p li c a ti o n s, "   In   Cu r re n T re n d in   En g i n e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y   ( ICCT ET ),   2 0 1 4   2 n d   I n ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n ,   p p .   5 0 8 - 5 1 1 .   I E EE ,   2 0 1 4 .   [1 5 ]   Ha m z a h ,   F a iro z a   Am ira   Bin ti ,   T a ich Yo sh i d a ,   a n d   M a sa h ir o   Iw a h a sh i.   " F o u r - d im e n sio n a im a g e   c o m p re ss io n   w it h   re g io n   o f   in tere st  b a se d   o n   n o n - se p a ra b le  d o u b le  li f ti n g   in teg e wa v e l e tran sf o r m , "   Asia - Pa c if ic  S ig n a a n d   In fo rm a t io n   Pro c e ss in g   Asso c ia ti o n   A n n u a S u mm it   a n d   Co n fer e n c e   ( AP S IPA   AS C),   2 0 1 7 .   IE EE ,   2 0 1 7 .   [1 6 ]   Ch a k ra b o rty ,   S rij a ,   Ay a n   Ba n e rj e e ,   S a n d e e p   KS  G u p ta,  a n d   P h i li p   R.   Ch riste n se n .   " Re g io n   o f   in tere st  a wa re   c o m p re ss i v e   se n sin g   o T HEM IS   ima g e s   a n d   it r e c o n stru c ti o n   q u a li ty , "   In   2 0 1 8   IEE Aer o sp a c e   Co n fer e n c e IEE E,   2 0 1 8 .   [1 7 ]   S h a k y a ,   Am it   Ku m a r,   Ay u sh m a n Ra m o la,  a n d   De e p a k   Ch a n d e P a n d e y .   " P o ly g o n a re g io n   o f   in tere st - ba se d   c o m p re ss io n   o f   DICO M   im a g e s, "   Co mp u ti n g ,   Co mm u n ica ti o n   a n d   A u to m a ti o n   ( ICCCA),   2 0 1 7   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n .   IEE E,   2 0 1 7 .   [1 8 ]   Ye e ,   Da v id ,   S a ra   S o lt a n i n e jad ,   D e b o rsiHa z a rik a ,   G a y lo rd   M b u y i,   Rish Ba rn w a l,   a n d   A n u p Ba s u .   " M e d ica im a g e   c o m p re ss io n   b a se d   o n   re g io n   o f   i n tere st  u sin g   b e tt e p o rtab le  g ra p h ics   (BP G ), "   In   S y ste ms ,   M a n ,   a n d   Cy b e rn e ti c s   ( S M C),   2 0 1 7   IEE E   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n ,   p p .   2 1 6 - 2 2 1 .   IEE E,   2 0 1 7 .   [1 9 ]   Ka n a k a tt e ,   A p a rn a ,   Ra k sh it h   S u b ra m a n y a ,   A sh ik   De la m p a d y ,   R a jara m a N a y a k ,   Ba la m u ra li d h a P u ru s h o t h a m a n ,   a n d   Ja y a v a rd h a n a G u b b i.   " Clo u d   so lu ti o n   f o h isto p a t h o l o g ica im a g e   a n a l y sis   u sin g   re g io n   o in tere st - b a se d   c o m p re ss io n , "   In   En g in e e rin g   i n   M e d icin e   a n d   Bi o lo g y   S o c ie ty  ( EM BC),   2 0 1 7   3 9 t h   A n n u a l   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o th e   IEE E ,   p p .   1 2 0 2 - 1 2 0 5 .   IEE E,   2 0 1 7 .   [2 0 ]   M a y e ,   G .   Kira n ,   a n d   T .   S ri n iv a su lu .   " V L S a rc h i tec tu re   f o c o h e re n 9 / 7   li f ti n g   b a se d   2 D - d i sc re te  w a v e let  tran sf o r m , "   In   In d i a   Co n fer e n c e   ( INDICO N),   2 0 1 5   An n u a IEE E ,   p p .   1 - 6 .   IEE E,   2 0 1 5 .   [2 1 ]   Bh o sa le,  Na y n a   V ij a y k u m a r,   a n d   S u d h ir   S .   Ka n a d e .   " 2 D   DW T   li f ti n g   im a g e   c o m p re s sio n   sc h e m e   fo e rro r   to lera n a p p li c a ti o n s, "   2 0 1 7   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   In tell ig e n t   S u sta i n a b le  S y ste ms   ( ICIS S ) .   IEE E,   2 0 1 7 .   [2 2 ]   S w a m i,   S h w e t a   S . ,   a n d   A lt a f   O.  M u la n i.   " A n   e ff icie n F P GA   im p le m e n tatio n   o f   d isc re te  w a v e l e tran sf o rm   f o im a g e   c o m p re ss io n , "   2 0 1 7   I n te rn a ti o n a C o n fer e n c e   o n   En e r g y ,   Co mm u n ica ti o n ,   D a ta   An a lytics   a n d   S o ft   Co mp u t in g   ( ICECDS ) .   IEE E ,   2 0 1 7 .   [2 3 ]   G a d a k h ,   S .   N.,   a n d   A .   S .   Kh a d e .   " F P GA   i m p le m e n tatio n   o f   h ig h   sp e e d   v e d ic   m u lt ip li e r, "   (2 0 1 6 ):  4 - 4.   [2 4 ]   Ba n d i,   V i jay a Lak sh m i.   " P e rf o rm a n c e   a n a l y sis  f o V e d ic  m u lt ip li e u si n g   m o d if ied   f u ll   a d d e rs , "   In   Po we a n d   Ad v a n c e d   Co mp u ti n g   T e c h n o lo g i e s ( i - PA CT ),   2 0 1 7   I n n o v a ti o n in ,   p p .   1 - 5 .   IE EE ,   2 0 1 7 .   [2 5 ]   Ka h a r,   Dra v ik Kish o rBh a i,   a n d   H a rsh   M e h ta.  " Hig h   sp e e d   v e d ic  m u lt ip li e u se d   v e d ic  m a th e m a ti c s, "   In   In telli g e n t   Co mp u t in g   a n d   Co n tro S y ste ms   (ICICCS ),   2 0 1 7   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n ,   p p .   3 5 6 - 3 5 9 .   IEE E,   2 0 1 7 .   [2 6 ]   L u u ,   X u a n - V y ,   T ro n g - T h u c   Ho a n g ,   T ro n g - T u   Bu i,   a n d   A n h - V u   Din h - Du c .   " A   h ig h - sp e e d   u n s ig n e d   3 2 - b it   m u lt ip li e b a se d   o n   b o o th - e n c o d e r   a n d   w a ll a c e - tre e   m o d if ica ti o n s, "   In   Ad v a n c e d   T e c h n o l o g ies   fo Co mm u n ic a ti o n s   ( AT C),   2 0 1 4   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n ,   p p .   7 3 9 - 7 4 4 .   I EE E,   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 3 3   -   2442   2442   [2 7 ]   A si f ,   S h a h z a d ,   a n d   Yin a n   Ko n g .   " De sig n   o f   a n   a lg o rit h m ic   W a ll a c e   m u lt i p li e u sin g   h ig h   sp e e d   c o u n ters , In   Co m p u ter   E n g i n e e rin g   &   S y ste ms   ( ICCES ),   2 0 1 5   T e n th   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n ,   p p .   1 3 3 - 1 3 8 .   IEE E,   2 0 1 5 .   [2 8 ]   De   Ca stro ,   L u c a Ga ia,  He n riq u e   S e it Og a w a ,   a n d   Bru n o   d e   Ca rv a lh o A lb e rti n i.   " A u to m a t e d   Ge n e ra ti o n   o f   HD L   Im p l e m e n tatio n o f   Da d d a   a n d   W a ll a c e   T re e   M u lt i p li e rs, "   In   Co mp u ti n g   S y ste ms   En g i n e e rin g   ( S BE S C),   2 0 1 7   VI I   Bra zili a n   S y mp o si u m o n ,   p p .   1 7 - 2 2 .   IEE E,   2 0 1 7 .   [2 9 ]   Ra m ,   G .   Ch a ll a ,   D.   S u d h a   Ra n i,   R.   Ba las a i k e sa v a ,   a n d   K.  Ba laSi n d h u ri.   " De sig n   o f   d e la y   e ff icie n m o d if ied   1 6   b it   W a ll a c e   m u lt ip li e r, "   In   Rec e n T r e n d in   El e c tro n ics ,   In f o rm a ti o n   &   Co mm u n ica ti o n   T e c h n o lo g y   (RT EICT ),   IEE E   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n ,   p p .   1 8 8 7 - 1 8 9 1 .   IEE E,   2 0 1 6 .   [3 0 ]   Ka m a l,   S u n a in a ,   a n d   C h a n n p r e e Ka u r.   " D e sig n   o f   V e d ic  M u lt i p li e in   Im a g e   Co m p re ss i o n   a n d   F P G Im p le m e n tatio n   Us in g   Disc re te  W a v e let  T ra n s f o r m   (D WT A l g o rit h m , "   In ter n a ti o n a J o u r n a o En g i n e e rin g   S c ien c e   2 2 5 9 ,   2 0 1 6 .   [3 1 ]   S u m a ,   a n d   V .   S ri d h a r.   " ROI - b a s e d   Co m p re ss io n   o n   Ra d i o lo g ica Im a g e   b y   Urd h v a - T ir y a g b h y a m   a n d   DW T   Ov e r   F P GA , "   In ter n a ti o n a l   J o u r n a o Ad v a n c e d   Co mp u ter   S c ien c e   a n d   Ap p li c a ti o n s ,   Vo l.   8 ,   N o .   2 ,   2 1 1 - 2 1 8 ,   2 0 1 7 .   [3 2 ]   Ju f riad if   N a ' a m ,   Jo h a n   Ha rlan ,   Ira wa d P u tra,  Ro m Ha rd ian to ,   M u ti a n a   P ra ti w i,   " A n   A u to m a ti c   R OI  o f   th e   F u n d u s   P h o t o g ra p h y , "   In te r n a ti o n a J o u rn a o E lec trica a n d   Co mp u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   V o l .   8 ,   No .   6 ,   2 0 1 7   [3 3 ]   L a k sh m in a ra y a n a ,   M . ,   a n d   M r in a S a rv a g y a .   " M ICCS A   No v e F ra m e w o rk   f o M e d ica Im a g e   Co m p re ss io n   u sin g   Co m p re ss iv e   S e n sin g . "   In ter n a ti o n a J o u r n a o El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) V o l .   8 ,   N o .   5 ,   2 0 1 8 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       V i j a y S. M   o b t a i n e d   B.   i E l e c t r o n i c &   C o m m u n i c a t i o En g i n e e r i n f r o Gu l b a r g U n i v e r s i t &   M .   T e c h   i A p p l i e E l e c t r o n i c f r o S a t h y a b h a m U n i v e r s i t C h e n n a i P r e s e n t l sh i w o r k i n a A s s o c i a t P r o f e s s o i E l e c t r o n i c &   C o m m u n i c a t i o E n g i n e e r i n D e p a r t m e n o R a j a R a j e s w a r C o l l e g o E n g i n e e r i n g B a n g a l o r e .   S h e   h a a lt o g e th e 1 7   y e a r o T e a c h in g   e x p e r ie n c e Sh i p r e s e n t l p u r s u i n Ph a VT U,  B e l g a v i Sh ha p u b li sh e d   6   I n tern a ti o n a j o u rn a p a p e rs  &   8   Co n f e r e n c e   p a p e rs.  Sh ha g u id e P G   &   U P r o j e c t s Sh i a   Li f m e m b e o f   IS T &   IET E.   He a r e a s o f   in tere st are   S i g n a ls & S y ste m s,  I m a g e   P r o c e ss in g ,   V L S I.         Dr . K .   S u r e sh   o b tain e d   h is  B. E . ,   M . E. ,   &   M .   T e c h   f ro m   u n iv e rsit y   o f   M y so re   &   P h f ro m   Ku v e m p u   u n iv e rsity .   P re se n tl y   w o rk in g   a P rin c i p a S EA   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g   &   T e c h n o l o g y .   He   h a o v e 3 0   y e a r o f   Tea c h in g   e x p e rien c e .   Cu rre n tl y   h e   is  g u id in g   6   stu d e n ts  in   V T U.  His  a re a   o f   in tere st  a r e   S ig n a ls  &       S y ste m s,  Dig it a S ig n a P ro c e ss in g ,   Im a g e   P ro c e ss in g ,   M u lt irate   sig n a p ro c e ss in g ,   V L S f o DS P ,   S p e c tru m   A n a l y sis.  H e   h a p u b li s h e d   o v e 1 5   I n tern a ti o n a j o u r n a p a p e rs.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.