how to view pdf file in asp.net c# : Extract photos from pdf software control cloud windows azure html class cips2ed15-part1011

10.3. PROBLEMS
129
10.3 Problems
There are three potential problems using these segmentation techniques: (1)
the input image can have too many edges and objects, (2) the edge detectors
may not be good enough, and (3) unwanted items ruin region growing.
The input image can be too complicated and have small, unwanted ob-
jects. Figure 10.4 shows an aerial image of house trailers, roads, lawns, trees,
and a tennis court. The white house trailers are obvious and easy to detect.
Other objects (tennis court) have marks or spots that fool the edge detectors
and region growing routines. Figure 10.5 shows a house, and Figure 10.6
shows its edges. Segmentation should detect the roof, windows, and door.
The bricks, leaves, and shutter slats are real, but small, so unwanted.
Figure 10.4: Aerial Image of House Trailers
High quality edge detection is essential to use these techniques. Figure
10.8 demonstrates how a small edge detector error leads to a big segmen-
tation error. On the left side of the gure, I poked a small hole in the left
edge of the rectangle. The right side shows the terrible segmentation result.
Edge detectors do not produce these 1-0 images without thresholding them
as explained in Chapter 5. Figure 10.8 shows the result of edge detection on
Figure 10.4. Thresholding the strong (bright) and weak (faint) edges pro-
duces a clean 1-0 image. This requires a consistent and automatic method
Extract photos from pdf - Select, copy, paste PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
pdf extract images; extract color image from pdf in c#
Extract photos from pdf - VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
how to extract images from pdf file; extract pdf pages to jpg
130 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
Figure 10.5: House Image
Figure 10.6: Edge Detector Output from Figure 10.5
VB Imaging - VB ISSN Barcode Generating
help VB.NET developers draw and add standard ISSN barcode on photos, images and BMP image formats, our users can even create ISSN barcode on PDF, TIFF, Excel
extract image from pdf using; extract images from pdf online
C# Image: How to Add Antique & Vintage Effect to Image, Photo
Among those antique things, old photos, which can be seen everywhere, can are dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
extract jpg pdf; pdf image extractor online
10.3. PROBLEMS
131
00000000000000000000
********************
00000000000000000000
********************
00000001000000000000
*******-************
00000010100000000000
******-*-***********
00000100010000000000
*****-***-**********
00001000001000000000
****-*****-*********
00010000000100000000
***-*******-********
00111111111110000000
**-----------*******
00000000000000000000
********************
00000000000000000000
********************
00000111111111111000
*****------------***
00000100000000001000
*****-**********-***
00000100000000001000
*****-**********-***
00000000000000001000
****************-***
00000100000000001000
*****-**********-***
00000100000000001000
*****-**********-***
00000111111111111000
*****------------***
00000000000000000000
********************
00000000000000000000
********************
00000000000000000000
********************
Figure 10.7: A Small Edge Detector Error Leads to a Big Segmentation Error
to nd the threshold point. Detected edges can be too thin and too thick.
Asurplus of stray, thin edges misleads segmentation, and heavy, extra-thick
edges ruin objects. Figure 10.9 shows how the triple thick edges on the left
side produce the distorted objects on the right side.
The region-growing algorithm in Chapter 6 must limit the size of objects
and exclude unwanted pixels. The house in Figure 10.5 contains objects of
widely varying size. \Unwanted" objects may be the bricks or they may be
the large objects. There are dierent situations with dierent desired results.
The left side of Figure 10.10 is a repeat of Figure 10.1 while the right side
shows what happens when the region grower mistakes the edges for objects.
VB.NET TWAIN: Scanning Multiple Pages into PDF & TIFF File Using
enterprises or institutions, there are often a large number of photos or documents be combined into one convenient multi-page document file, like PDF and TIFF.
extract image from pdf acrobat; how to extract images from pdf files
VB.NET Image: Program for Creating Thumbnail from Documents and
developers to create thumbnail from multiple document and image formats, such as PDF, TIFF, GIF As we all know, photos and graphics take up a lot of server space
extract image from pdf in; extract jpeg from pdf
132 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
Figure 10.8: Edge Detector Output from Figure 10.4
10.4 Solutions
Some solutions to theobject detection problems include preprocessing, better
edge detection, and better region growing.
10.4.1 Preprocessing
Preprocessing involves smoothing the input image to remove noise, marks,
and unwanted detail. The median lter from Chapter 7, one form of smooth-
ing, sorts the pixels in an nxn area (3x3, 5x5, etc.), and replaces the center
pixel with the median value. High- and low-pixel lters, variations of the
median lter, sort the pixels in an nxn area and replace the center pixel with
either the highest or lowest pixel value.
Figure 10.11 illustrates the median, high-pixel, and low-pixel lters. The
left side shows the input | the image section. The right side shows the
output for each lter processing a 3x3 area. The median lter removes the
spikes of the larger numbers. The high-pixel lter output has many high
values because the input has a large number in most of its 3x3 areas. The
low-pixel lter output is all 1s because there is a 1 in every 3x3 area of the
input.
VB.NET Image: Image and Doc Windows, Web & Mobile Viewers of
Users can directly browse and process images and photos on your computer. & image files of this mobile viewer are JPEG, PNG, BMP, GIF, TIFF, PDF, Word and DICOM
extract image from pdf c#; how to extract a picture from a pdf
VB.NET Image: Barcode Reader SDK, Read Intelligent Mail from Image
and recognize Intelligent Mail barcode from scanned (or not) photos and documents in How to combine PDF Document Processing DLL with Barcode Reading control to
extract photo from pdf; how to extract pictures from pdf files
10.4. SOLUTIONS
133
00000000000000000000
--------------------
00000001000000000000
--------------------
00000011100000000000
--------------------
00000111110000000000
--------------------
00001110111000000000
-------*------------
00011100011100000000
------***-----------
00111111111110000000
--------------------
01111111111111000000
--------------------
11111111111111100000
--------------------
00001111111111111100
--------------------
00001111111111111100
--------------------
00001111111111111100
--------------------
00001110000000011100
-------********-----
00001110000000011100
-------********-----
00001110000000011100
-------********-----
00001111111111111100
--------------------
00001111111111111100
--------------------
00001111111111111100
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
Figure 10.9: Triple-Thick Edges Distort Objects
VB.NET Image: VB Code to Read Linear Identcode Within RasterEdge .
Support reading and scanning Identcode from scanned documents and photos in VB code; and recognize multiple Identcode barcodes form single or multiple PDF page(s
extract images from pdf; how to extract images from pdf in acrobat
VB.NET Image: VB Code to Download and Save Image from Web URL
view and store thousands of their favorite images and photos to Windows We are dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image
extract jpg from pdf; online pdf image extractor
134 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000001000000000000
-------1------------
00000010100000000000
------121-----------
00000100010000000000
-----12221----------
00001000001000000000
----1222221---------
00010000000100000000
---122222221--------
00111111111110000000
--11111111111-------
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000111111111111000
-----333333333333---
00000100000000001000
-----344444444443---
00000100000000001000
-----344444444443---
00000100000000001000
-----344444444443---
00000100000000001000
-----344444444443---
00000100000000001000
-----344444444443---
00000111111111111000
-----333333333333---
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
Figure 10.10: Result of Mistaking Edges for Objects
C# Imaging - Scan RM4SCC Barcode in C#.NET
PDF, Word, Excel and PPT) and extract barcode value Load an image or a document(PDF, TIFF, Word, Excel barcode from (scanned) images, pictures & photos that are
extract image from pdf; pdf image text extractor
VB.NET Image: Image Resizer Control SDK to Resize Picture & Photo
daily life, if you want to send some image files or photos to someone We are dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image
how to extract images from pdf file; extract images from pdf file
10.4. SOLUTIONS
135
111212163
---------
111212877
-1112123-
181212123
-1212123-
177212123
-1222122-
116212123
-1222122-
Median Filter Output
111217123
-1112122-
111217123
-1112122-
111217123
-1112122-
111212123
---------
111212163
---------
111212877
-8822888-
181212123
-8772888-
177212123
-8872223-
116212123
-7777773-
High-Pixel Filter Output
111217123
-6667773-
111217123
-1227773-
111217123
-1227773-
111212123
---------
111212163
---------
111212877
-1111111-
181212123
-1111111-
177212123
-1111111-
116212123
-1111111-
Low-Pixel Filter Output
111217123
-1111111-
111217123
-1111111-
111217123
-1111111-
111212123
---------
Figure 10.11: Output of Median, High-Pixel, and Low-Pixel Filters
136 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
Figures 10.12 and 10.13 show how the low-pixel lter reduces the clutter
in the edge detector output. Figure 10.12 is the result of the low-pixel lter
applied to Figure 10.5. The dark window shutters are larger, and the mortar
lines around the bricks are gone. Figure 10.13 is the output of the edge
detector applied to Figure 10.12. Compare this to Figure 10.6. The edges
around the small objects are gone.
Figure 10.12: Low-Pixel Filtering Performed on Figure 10.5
Listing 10.1 shows the high
pixel and low
pixel subroutines. They loop
through the image arrays and place the pixels in the nxn area into the ele-
ments array. They sorts the array, and place the highest or lowest pixel value
into the output array.
10.4.2 Improved Edge Detection
Accurate edge detectors with automatic thresholding of edges and the ability
to thin edges are needed for eective segmentation.
Good edge detection requires a technique for thresholding the edge detec-
tor output consistently and automatically. One technique sets the threshold
point at a given percentage of pixels in the histogram. This calculates the
histogram for the edge detector output and sums the histogram values be-
ginning with zero. When this sum exceeds a given percent of the total, this
10.4. SOLUTIONS
137
Figure 10.13: Edge Detector Output from Figure 10.12
is the threshold value. This method produces consistent results without any
manual intervention. A good percentage to use is 50 percent for most edge
detectors and images.
Figure 10.14 shows the thresholded edge detector output of Figure 10.4.
That is, I processed Figure 10.4 with the edge detector (Figure 10.8 shows
the result) and set the threshold at 70 percent. Listing 10.2 shows the
nd
cuto
pointsubroutinethatlooksthrough ahistogramtond thethresh-
old point. It takes in the histogram and the desired percent and returns the
threshold point. This is a simple accumulate-and-compare operation.
The erosion operation [10.1] can solve the nal problem with edge detec-
tors, removing extra edges and thinning thick edges. Erosion looks at pixels
turned on (edge detector outputs) and turns them o if they have enough
neighbors that are turned o. Figures 10.15 and 10.16 illustrate erosion. In
Figure 10.15, the left side shows edges (1s) around the triangle and rectangle
and several stray edges. The right side shows the result of eroding or remov-
ing any 1 that has seven 0 neighbors. In Figure 10.16, the left side shows
very thick edges around the triangle and rectangle. The right side shows the
result of eroding any 1 that has three 0 neighbors. The edges are thinner,
and the objects inside the edges are more accurate.
Listing 10.2 shows the erosion subroutine erode
image
array. The looping
138 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
Figure 10.14: Edge Detector Output from Figure 10.4 | Thresholded at
70%
structure examines every pixel in the
image that equals value. It counts
the number of neighboring 0 pixels and sets the out
image to zero if this
count exceeds the threshold parameter. The threshold parameter controls
the erosion. Threshold was six in Figure 10.15 and two in Figure 10.16.
Figure 10.17 shows the result of eroding the thick edges of Figure 10.13.
Note how it thinned the thick edges and removed the stray edges in the
house, lawn, and tree. The threshold parameter was three for this example.
10.4.3 Improved Region Growing
Accurate region growing is essential to implement the edge and gray shade
segmentation techniques. Figure 10.18 shows the region-growing algorithm
used in Chapter 9. This worked for binary images containing 0s and a value.
If the algorithm found apixel equal tovalue, it labeled that pixel and checked
its neighbors to see if they also equaled value (step 3).
The region-growing algorithm needs improvements to work with any gray
shades, limit the size of regions, and exclude pixels with special values (like
edges). Figure 10.19 shows the new region-growing algorithm. The input
image g contains gray shades and may contain special pixels equal to FOR-
Documents you may be interested
Documents you may be interested