c# pdf reader table : Cut pages out of pdf file software control dll windows azure asp.net web forms SzeliskiBook_20100903_draft22-part595

3.9 Exercises
4. For each combinationof image andnoise, determine by eyewhich widthof a Gaussian
blurring filter 
gives the best denoised result. You will have to make a subjective
decision between sharpness and noise.
5. Compute the Wiener filtered versionof allthenoisedimages andcompare them against
your hand-tuned Gaussian-smoothed images.
6. (Optional) Doyour image spectrahavea lot of energy concentratedalongthehorizontal
and vertical axes (f
=0 andf
=0)? Can you think of an explanation for this? Does
rotating your image samples by 45 move this energy to the diagonals? If not, could it
be due to edge effects in the Fourier transform? Can you suggest some techniques for
reducing such effects?
Ex 3.17: Deblurring using Wiener filtering Use Wiener filtering to deblur some images.
1. Modify the Wiener filter derivation (3.663.74) to incorporate blur (3.75).
2. Discuss the resulting Wiener filter in terms of its noise suppression and frequency
boosting characteristics.
3. Assuming that the blur kernel is Gaussian and the image spectrum follows an inverse
frequency law, compute the frequency response of the Wiener filter, and compare it to
the unsharp mask.
4. Synthetically blur two of your sample images with Gaussian blur kernels of different
radii, add noise, and then perform Wiener filtering.
5. Repeat the above experiment with a “pillbox” (disc) blurring kernel, which is charac-
teristic of a finite aperture lens (Section2.2.3). Compare these results to Gaussian blur
kernels (be sure to inspect your frequency plots).
6. It has been suggested that regular apertures are anathema to de-blurring because they
introduce zeros in the sensed frequency spectrum (Veeraraghavan,Raskar,Agrawalet
al. 2007).Showthatthisisindeedanissueifnopriormodelisassumedforthesignal,
i.e., P 1
l1. If a reasonable power spectrum is assumed, is this still a problem (do we
still get banding or ringing artifacts)?
Ex 3.18: High-quality image resampling Implement several of the low-pass filters pre-
sented in Section3.5.2 and also the discussion of the windowed sinc shown in Table3.2 and
Figure3.29. Feel free to implement other filters (Wolberg1990;Unser1999).
Apply your filters to continuously resize an image, both magnifying (interpolating) and
minifying (decimating) it; compare the resulting animations for several filters. Use both a
Cut pages out of pdf file - remove PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Provides Users with Mature Document Manipulating Function for Deleting PDF Pages
add and delete pages from pdf; delete pages from pdf preview
Cut pages out of pdf file - VB.NET PDF Page Delete Library: remove PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Visual Basic Sample Codes to Delete PDF Document Page in .NET
delete page pdf file; delete page on pdf reader
Computer Vision: Algorithms and Applications (September 3, 2010 draft)
Figure 3.65 Sample images for testing the quality of resampling algorithms: (a) a synthetic
chirp; (b) and (c) some high-frequency images from the image compression community.
synthetic chirp image (Figure3.65a) and natural images with lots of high-frequency detail
Youmay findithelpfultowritea simple visualizationprogram that continuouslyplays the
animations for two or more filters at once and that let you “blink” between different results.
Discuss the merits anddeficiencies of eachfilter, as well as its tradeoff between speed and
Ex 3.19: Pyramids Construct an image pyramid. The inputs should be a grayscale or color
image, a separable filter kernel, and the number of desired levels. Implement at least the
following kernels:
 2  2 block filtering;
 Burt and Adelson’s binomial kernel1=
(1;4;6;4;1) (BurtandAdelson1983a);
 a high-quality seven- or nine-tap filter.
Compare the visual quality of the various decimation filters. Also, shift your input image by
1to 4 pixels and compare the resulting decimated (quarter size) image sequence.
Ex 3.20: Pyramid blending Write a program that takes as input two color images and a
binary mask image and produces the Laplacian pyramid blend of the two images.
1. Construct the Laplacian pyramid for each image.
2. Construct the Gaussian pyramid for the two mask images (the input image and its
These particularimages are availableon thebook’s Web site.
VB.NET Image: Image Cropping SDK to Cut Out Image, Picture and
application, this VB.NET image cropper library SDK provides a professional and easy to use .NET solution for developers to crop / cut out image file in a short
delete pages from pdf file online; delete page from pdf reader
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Image: Copy, Paste, Cut Image in Page. Link: Edit URL. Bookmark can view PDF document in single page or continue pages. Support to zoom in and zoom out PDF page.
delete page pdf online; delete pdf pages online
3.9 Exercises
3. Multiply each Laplacian image by its corresponding mask and sum the images (see
4. Reconstruct the final image from the blended Laplacian pyramid.
Generalize your algorithm to input n images and a label image with values 1:::n (the value
0can be reserved for “no input”). Discuss whether the weighted summation stage (step 3)
needs to keep track of the total weight for renormalization, or whether the math just works
out. Use your algorithm either to blend two differently exposed image (to avoid under- and
over-exposed regions) or to make a creative blend of two different scenes.
Ex 3.21: Wavelet construction and applications Implement one of the wavelet families
described in Section3.5.4 or bySimoncelliandAdelson (1990b), as well as the basic Lapla-
cian pyramid(Exercise3.19). Apply the resultingrepresentations tooneof the followingtwo
 Compression: Compute the entropy in each band for the different wavelet implemen-
tations, assuming a given quantization level (say, 1/
gray level, to keep the rounding
error acceptable). Quantize the wavelet coefficients and reconstruct the original im-
ages. Which technique performs better? (See (SimoncelliandAdelson1990b) or any
of the multitude of wavelet compression papers for some typical results.)
 Denoising. After computing the wavelets, suppress small values using coring, i.e., set
small values to zero using a piecewise linear or other C
function. Compare the results
of your denoising using different wavelet and pyramid representations.
Ex 3.22: Parametric image warping Write the code to do affine and perspective image
warps (optionally bilinear as well). Try a variety of interpolants and report on their visual
quality. In particular, discuss the following:
 In a MIP-map, selecting only the coarser level adjacent to the computed fractional
level will produce a blurrier image, while selecting the finer level will lead to aliasing.
Explain why this is so and discuss whether blending an aliased and a blurred image
(tri-linear MIP-mapping) is a good idea.
 When the ratio of the horizontal and vertical resampling rates becomes very different
(anisotropic), the MIP-map performs even worse. Suggest some approaches to reduce
such problems.
Ex 3.23: Local image warping Open an image and deform its appearance in one of the
following ways:
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Remove Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Image in can view PDF document in single page or continue pages. Support to zoom in and zoom out PDF page.
delete a page from a pdf acrobat; delete pdf pages reader
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
Ability to extract highlighted text out of PDF document. How to C#: Extract Text Content from PDF File. C# example code for text extraction from all PDF pages.
delete a page in a pdf file; add and remove pages from pdf file online
Computer Vision: Algorithms and Applications (September 3, 2010 draft)
1. Click on a number of pixels and move (drag) them to new locations. Interpolate the
resulting sparse displacement field to obtain a dense motion field (Sections3.6.2 and
2. Draw a number of lines in the image. Move the endpoints of the lines to specify their
new positions and use theBeier–Neely interpolation algorithm (BeierandNeely1992),
discussed in Section3.6.2, to get a dense motion field.
3. Overlay a spline control grid and move one grid point at a time (optionally select the
level of the deformation).
4. Have a dense per-pixel flow field and use a soft “paintbrush” to design a horizontal and
vertical velocity field.
5. (Optional): Prove whether the Beier–Neely warp does or does not reduce to a sparse
point-based deformation as the line segments become shorter (reduce to points).
Ex 3.24: Forward warping Given a displacement field from the previous exercise, write a
forward warping algorithm:
1. Write a forward warper using splatting, either nearest neighbor or soft accumulation
2. Write a two-pass algorithm, which forward warps the displacement field, fills in small
holes, and then uses inverse warping(Shade,Gortler,Heetal.1998).
3. Compare the quality of these two algorithms.
Ex 3.25: Feature-based morphing Extend the warping code you wrote in Exercise3.23
to import two different images and specify correspondences (point, line, or mesh-based) be-
tween the two images.
1. Createa morphbypartially warping theimagestowards eachother andcross-dissolving
2. Try using your morphing algorithm to perform an image rotation and discuss whether
it behaves the way you want it to.
Ex 3.26: 2D image editor Extend the program youwrote in Exercise2.2 to import images
and let you create a “collage” of pictures. You should implement the following steps:
1. Open up a new image (in a separate window).
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
NET Programming. Extract and get partial and all text content from PDF file. Extract highlighted text out of PDF document. Image text
delete a page from a pdf without acrobat; delete page in pdf reader
C# WPF PDF Viewer SDK to view PDF document in C#.NET
Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Image in PDF pages extract, copy, paste, C#.NET rotate PDF pages, C#.NET Abilities to zoom in and zoom out PDF page.
acrobat extract pages from pdf; delete page pdf
3.9 Exercises
Figure 3.66 There is a faint image of a rainbow visible in the right hand side of this picture.
Can you think of a way to enhance it (Exercise3.29)?
2. Shift drag (rubber-band) to crop a subregion (or select whole image).
3. Paste into the current canvas.
4. Select the deformation mode (motion model): translation, rigid, similarity, affine, or
5. Drag any corner of the outline to change its transformation.
6. (Optional) Change the relative ordering of the images and which image is currently
being manipulated.
The user should see the composition of the various images’ pieces on top of each other.
This exercise should be built on the image transformation classes supported in the soft-
ware library. Persistence of the created representation (save and load) should also be sup-
ported (for each image, save its transformation).
Ex 3.27: 3D texture-mapped viewer Extend the viewer you created in Exercise2.3 to in-
clude texture-mapped polygon rendering. Augment each polygon with (u;v;w) coordinates
into an image.
Ex 3.28: Image denoising Implement at least two of the various image denoising tech-
niques described in this chapter and compare them on both synthetically noised image se-
quences and real-world (low-light) sequences. Does the performance of the algorithm de-
pend on the correct choice of noise level estimate? Can you draw any conclusions as to
which techniques work better?
VB.NET PDF - View PDF with WPF PDF Viewer for VB.NET
Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Image in PDF pages extract, copy, paste, C#.NET rotate PDF pages, C#.NET Abilities to zoom in and zoom out PDF page.
delete pages out of a pdf; delete blank pages in pdf files
C# PDF Form Data fill-in Library: auto fill-in PDF form data in C#
NET. Support to fill in form field in specified position of adobe PDF file. Able to fill out all PDF form field in C#.NET. RasterEdge
delete pdf pages in reader; delete page on pdf document
Computer Vision: Algorithms and Applications (September 3, 2010 draft)
Ex 3.29: Rainbow enhancer—challenging Take a picture containing a rainbow, such as
Figure3.66, and enhance the strength (saturation) of the rainbow.
1. Draw an arc in the image delineating the extent of the rainbow.
2. Fit anadditive rainbow function (explain whyitis additive) to thisarc(itis best to work
with linearized pixel values), using the spectrum as the cross section, and estimating
the width of the arc and the amount of color being added. This is the trickiest part of
the problem, as you need to tease apart the (low-frequency) rainbow pattern and the
natural image hidingbehind it.
3. Amplify the rainbow signal and add it back into the image, re-applying the gamma
function if necessary to produce the final image.
Ex 3.30: Image deblocking—challenging Now that you have some good techniques to
distinguishsignal from noise, developa technique to remove the blocking artifacts thatoccur
with JPEG at high compression settings (Section2.3.3). Your technique can be as simple
as looking for unexpected edges along block boundaries, to looking at the quantization step
as a projection of a convex region of the transform coefficient space onto the corresponding
quantized values.
1. Does the knowledge of the compression factor, which is available in the JPEG header
information, help you perform better deblocking?
2. Because the quantization occurs in the DCT transformed YCbCr space (2.115), it may
be preferable to perform the analysis in this space. On the other hand, image priors
make more sense in an RGB space (or do they?). Decide how you will approach this
dichotomy and discuss your choice.
3. While you are at it, since the YCbCr conversion is followed by a chrominance subsam-
pling stage (before the DCT), see if you can restore some of the lost high-frequency
chrominance signal using one of the better restoration techniques discussed in this
4. If your camera has a RAW + JPEG mode, how close can you come to the noise-free
true pixelvalues? (This suggestion may not be that useful, since cameras generallyuse
reasonably high quality settings for their RAW + JPEG models.)
Ex 3.31: Inference in de-blurring—challenging Write down the graphical model corre-
sponding to Figure3.59 for a non-blind image deblurring problem, i.e., one where the blur
kernel is known ahead of time.
What kind of efficient inference (optimization) algorithms can you think of for solving
such problems?
VB.NET PDF File & Page Process Library SDK for vb.net, ASP.NET
a PDF document which is out of order on creating, loading, merge and splitting PDF pages and Files document, deleting unnecessary page from PDF file and changing
delete page pdf acrobat reader; delete pdf pages in preview
VB.NET PDF - WPF PDF Viewer for VB.NET Program
Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Image in Tiff image, TXT file and other images file formats, and PDF pages, zoom in or zoom out PDF pages and go to
delete blank pages from pdf file; delete page in pdf
Chapter 4
Feature detection and matching
4.1 Points and patches. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
4.1.1 Feature detectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
4.1.2 Feature descriptors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
4.1.3 Feature matching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
4.1.4 Feature tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
4.1.5 Application: Performance-driven animation . . . . . . . . . . . . . . 237
4.2 Edges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
4.2.1 Edge detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
4.2.2 Edge linking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
4.2.3 Application: Edge editing and enhancement. . . . . . . . . . . . . . 249
4.3 Lines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
4.3.1 Successive approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
4.3.2 Houghtransforms. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
4.3.3 Vanishing points . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
4.3.4 Application: Rectangle detection. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
4.4 Additional reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
4.5 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
Computer Vision: Algorithms and Applications (September 3, 2010 draft)
Figure 4.1 Avarietyof featuredetectors and descriptorscanbe usedtoanalyze, describe and
match images: (a) point-like interest operators (Brown,Szeliski,andWinder2005)  c 2005
IEEE; (b) region-like interest operators (Matas,Chum,Urbanetal.2004)  c 2004 Elsevier;
(c) edges(ElderandGoldberg2001)
2001IEEE;(d) straightlines (Sinha,Steedly,Szeliski
et al. 2008)
2008 ACM.
4.1 Points and patches
Feature detection and matching are an essential component of many computer vision appli-
cations. Consider the two pairs of images shown in Figure4.2. For the first pair, we may
wish to align the two images so that they can be seamlessly stitched into a composite mosaic
(Chapter9). For the second pair, we may wish to establish a dense set of correspondences so
that a 3D model can be constructed or an in-between view can be generated (Chapter11). In
either case, what kinds of features shouldyou detect and then match inorder toestablish such
an alignment or set of correspondences? Think about this for a few moments before reading
The first kind of feature that you may notice are specific locations in the images, such as
mountain peaks, building corners, doorways, or interestingly shaped patches of snow. These
kindsof localizedfeatureareoftencalled keypoint features or interest points (or evencorners)
andare oftendescribedby the appearance of patches of pixels surrounding the point location
(Section4.1). Another class of important features are edges, e.g., the profile of mountains
against the sky, (Section4.2). These kinds of features can be matched based on their orien-
tation and local appearance (edge profiles) and can also be good indicators of object bound-
aries and occlusion events in image sequences. Edges can be grouped into longer curves and
straight line segments, which can be directly matched or analyzed to find vanishing points
and hence internal and external camera parameters (Section4.3).
In this chapter, we describe some practical approaches to detecting such features and
also discuss how feature correspondences can be established across different images. Point
features are nowused in such a widevariety of applications that it is goodpractice toread and
implement some of the algorithms from (Section4.1). Edges and lines provide information
that is complementary to both keypoint and region-based descriptors and are well-suited to
describing object boundaries and man-made objects. These alternative descriptors, while
extremely useful, can be skipped in a short introductory course.
4.1 Points and patches
Point features can be used to find a sparse set of corresponding locations in different im-
ages, often as a pre-cursor to computing camera pose (Chapter7), which is a prerequisite for
computing a denser set of correspondences using stereo matching (Chapter11). Such corre-
spondences can also be used to align different images, e.g., when stitching image mosaics or
performing video stabilization (Chapter9). They are also used extensively to perform object
instance and category recognition (Sections14.3 and14.4). A key advantage of keypoints
is that they permit matching even in the presence of clutter (occlusion) and large scale and
orientation changes.
Feature-based correspondence techniques have been used since the early days of stereo
Computer Vision: Algorithms and Applications (September 3, 2010 draft)
Figure 4.2 Two pairs of images to be matched. What kinds of feature might one use to
establish a set of correspondences between these images?
matching (Hannah1974;Moravec1983;Hannah1988) and have more recently gained pop-
ularity for image-stitching applications (Zoghlami,Faugeras,andDeriche1997;Brownand
Lowe 2007)aswellasfullyautomated3Dmodeling(Beardsley, Torr, and Zisserman 1996;
Schaffalitzkyand Zisserman 2002;Brownand Lowe2003;Snavely, Seitz, andSzeliski 2006).
There are two main approaches to finding feature points and their correspondences. The
first is to find features in one image that can be accurately tracked using a local search tech-
nique, such as correlation or least squares (Section4.1.4). The second is to independently
detect features in all the images under consideration and then match features based on their
local appearance (Section4.1.3). The former approach is more suitable when images are
taken from nearby viewpoints or in rapid succession (e.g., video sequences), while the lat-
ter is more suitable when a large amount of motion or appearance change is expected, e.g.,
in stitching together panoramas (BrownandLowe2007), establishing correspondences in
wide baseline stereo (SchaffalitzkyandZisserman2002), or performing object recognition
In this section, we split the keypoint detection and matching pipeline into four separate
stages. Duringthe feature detection(extraction) stage(Section4.1.1), eachimage is searched
for locations that are likely to match well in other images. At the feature description stage
(Section4.1.2), each region arounddetected keypoint locations is converted into amore com-
pact and stable (invariant) descriptor that can be matched against other descriptors. The
Documents you may be interested
Documents you may be interested