how to view pdf file in asp.net using c# : Extract jpeg from pdf software control dll winforms web page html web forms cips2ed5-part1049

3.3. SAMPLE OUTPUT
29
is the error distribution function, whose size and values were set experimen-
tally for the \best" results. The elements in C must add up to one. The
authors of reference [3.1] set C to be a 2x3 matrix with the values shown in
equation 3.1:
C
ij
=
0:00:20:0
0:60:10:1
(3.1)
The results from using this error-diusion method have been satisfactory.
You may want to experiment with the equations. Equation 3.2 (in Figure
3.1) shows that E
p
(m;n), the error propagated to location (m,n), is the
combination of the error distribution function C and the error generated
E
g
(m;n).
After calculating thepropagated errorE
p
(m;n), add it to theinput image
I(m;n) and give the sum to T. Now compare T to a threshold value, which
is usually set to half the number of gray shades. For instance, for an image
with 256 gray shades, set threshold = 128. If the results are unsatisfactory,
experiment with dierent values for the threshold. If T is greater than the
threshold, set the (m,n) pixel to 1 and reset the generated error E
g
(m;n). If
T is less than the threshold, set the (m,n) pixel to 0 and set the generated
error E
g
(m;n) to threshold.
Listing 3.1 shows the code that implements the halftoning algorithm via
the function half
tone. First, the code initializes the error-distribution func-
tion in the array c. Next it sets the error arrays eg and ep to 0 (step 1 of
the algorithm). The loops over m and n implement steps 2 and 3 of the al-
gorithm. The code performs the total propagated error calculation of step 4
inside the loops over i and j. The code calculates t and then decides whether
to set the pixel to 1 or 0.
3.3 Sample Output
Figure 3.2 shows a picture of a boy. Figure 3.3 shows the resulting of halton-
ing gure 3.2 with threshold set to 128 (half of 256). The result of halftoning
is easy to recognize when compared with the input image. The true value
of this 1/0 image comes in the next section because it can be printed as a
poster.
Extract jpeg 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
extract color image from pdf in c#; extract pdf images
Extract jpeg 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
online pdf image extractor; extract pdf pages to jpg
30
CHAPTER 3. HALFTONING
Figure 3.2: Input Boy Image
Figure 3.3: Output Halftoned Boy Image
C# PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in C#.net
C# PDF - Convert PDF to JPEG in C#.NET. C#.NET PDF to JPEG Converting & Conversion Control. Convert PDF to JPEG Using C#.NET. Add necessary references:
pdf image extractor c#; extract images pdf
VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.
Convert PDF to Jpeg; C# File: Compress PDF; C# File: Merge PDF; C# File: Split PDF; C# Page: Insert PDF pages; C# Page: Delete PDF pages; C# Read: PDF Text Extract
extract text from image pdf file; extract image from pdf java
3.4. PRINTING AN IMAGE
31
3.4 Printing an Image
One use of halftoning and the dumpb program is creating a wall poster from
agray scale image. The rst step is to halftone the original image as shown
in gures 3.2 and 3.3. The next step is to run the dumpb program to create a
large text le of spaces and asterisks. Finally, use a word processor to print
the space-asterisk text le.
The nal step takes some work and skill. The space-asterisk text le will
probably be too wide to t on a piece of printer paper. Use a word processor,
set all the text to a xed-space font (some type of courier), and use a small
font (down to 2 or 3 points). That usually narrows the image to a page
width. Maybe set the printer to print sideways instead of regular.
The \image"will still not be right because it will long stretched vertically.
This is because the characters are taller than they are wide (the line feeds
makes it look this way). Replace every two spaces with three spaces and do
the same for the asterisks. Now the image \looks right." Print it. Cutting
and pasting will be necessary to remove the white space from page breaks.
Figure 3.4 shows the result. This is a picture of a simple boy poster
hanging on the wall. The more work and skill, the better the result. Still,
this is a nice wall picture.
3.5 Conclusions
This chapter has discussed halftoning | a method for transforming a gray
scale image to a black and white (1/0) image. The 1/0image appears to have
shades of gray. A program that performs this transformation was described.
An interesting use of halftoning is to dump the 1/0 image to a text le and
use a word processor to print a wall poster.
3.6 Reference
3.1. \Personal Computer Based Image Processing with Halftoning," John A
Saghri, Hsieh S. Hou, Andrew F. Tescher, Optical Engineering, March 1986,
Vol. 25, No. 3, pp. 499-504.
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
PDF ›› VB.NET PDF: Extract PDF Text. VB.NET PDF - Extract Text from PDF Using VB. How to Extract Text from PDF with VB.NET Sample Codes in .NET Application.
extract image from pdf using; extract image from pdf file
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
XDoc.PDF ›› C# PDF: Extract PDF Text. C# PDF - Extract Text from PDF in C#.NET. Feel Free to Extract Text from PDF Page, Page Region or the Whole PDF File.
pdf image extractor; online pdf image extractor
32
CHAPTER 3. HALFTONING
Figure 3.4: Poster Created with the dumpb Program
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Page: Extract, Copy and Paste PDF Pages. Easy to Use C# Code to Extract PDF Pages, Copy Pages from One PDF File and Paste into Others in C#.NET Program.
extract images from pdf acrobat; extract images pdf acrobat
VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.
VB.NET: Extract PDF Pages and Save into a New PDF File. You VB.NET: Extract PDF Pages and Overwrite the Original PDF File. Instead
extract images from pdf c#; how to extract images from pdf file
Chapter 4
Histograms and Equalization
4.1 Introduction
CIPS is almost ready for image processing operators except for one more
\preliminary" capability | histograms and histogram equalization. This
chapter shows why histogram equalization is a prerequisite to performing
other image processing operations and presents source code to implement
histogram equalization. It also presents a program that creates an image of
an image’s histogram and another program that permits combining the two
images into one.
4.2 Histograms
Ahistogram uses a bar graph to prole the occurrences of each gray level
present in an image. Figure 4.1 shows a simple histogram. The horizontal
axis is the gray-level values. It begins at zero and goes to the number of
gray levels (256 in this example). Each vertical bar represents the number
of times the corresponding gray level occurred in the image. In Figure 4.1
the bars \peak" at about 70 and 110 indicating that these gray levels occur
most frequently in the image.
Among other uses, histograms can indicate whether or not an image was
scanned properly. Figure 4.2 shows a histogram of an image that was poorly
scanned. The gray levels are grouped together at the dark end of the his-
togram. This histogram indicates poor contrast. When produced from a
normal image, it indicates improper scanning. The scanned image will look
33
VB.NET PDF Form Data Read library: extract form data from PDF in
PDF: Read, Extract Field Data. VB.NET PDF - Read and Extract Field Data in VB.NET. Convenient VB.NET Solution to Read and Extract Field Data from PDF in VB.NET.
some pdf image extract; how to extract text from pdf image file
C# PDF Form Data Read Library: extract form data from PDF in C#.
A best PDF document SDK library enable users abilities to read and extract PDF form data in Visual C#.NET WinForm and ASP.NET WebForm applications.
extract vector image from pdf; extract image from pdf c#
34
CHAPTER 4. HISTOGRAMS AND EQUALIZATION
*
*
*
*
*
*
**
**
*
*
*
*
** *
***
*
* *
*
*
* * *** *
***
* *
* * *
*
*** ** ****** * ****
*****
******* **
* ****** ******** *****
******* ********* ***
* ********************** **********************
************************************************
---------------------------------------------------
0
50
100
150
200
255
Figure 4.1: Simple Histogram
like a TV picture with the brightness and contrast turned down. (Of course,
the same histogram could indicate proper scanning for certain unusual im-
ages, such as a black bear at night).
Histograms also help select thresholds for object detection (an object
being a house, road, or person). Objects in an image tend to have similar
gray levels. For example, in an image of a brick house, all the bricks will
usually have similar gray levels. All the roof shingles will share similar gray
levels, but dier from the bricks. In Figure 4.1, for example, the valleys
between thepeaks atabout60 and 190mightindicate that the imagecontains
three major kinds of objects perhaps bricks, roof, and a small patch of sky.
Practical object identication is never simply a matter of locating histogram
peaks, but histograms have been important to much of the research in object
identication.
Figure 4.3 shows the an image with its histogram. The gray levels in
the histogram reach across most of the scale, indicating that this image
was scanned with good contrast. Figure 4.4 shows a house image with its
histogram. Again, the histogram stretches across much ofthe scale indicating
good scanning and contrast.
Because the dark objects and the bright objects in an image with poor
4.3. HISTOGRAM EQUALIZATION
35
**
** ***
**
** ***
***
** ***
*** *** ***
* *** **** ***
* ********* ***
****************
-----------------------------------------------------
0
50
100
150
200
255
Figure 4.2: Histogram of a Poorly Scanned Image
contrast have almost the same gray level, the gray shades from such an image
will be grouped too closely together (Figure 4.2). Frequently the human eye
will have diculty distinguishing objects in such an image. Image processing
operators will have even less success.
4.3 Histogram Equalization
Figure 4.5 shows an image with poor contrast (a poorly scanned aerial pho-
tograph). The rectangles in the center of the picture are house trailers. The
areas around the house trailers are roads, parking lots, and lawns. The his-
togram in the lower right-hand corner shows that the gray levels are grouped
in the dark half of the scale. There are trees and bushes in the lawn areas of
the image. You cannot see them, however, because their gray levels are too
close to the gray levels of the grass.
The cure for low contrast images is \histogram equalization." Equaliza-
tion causes a histogram with a mountain grouped closely together to \spread
out" intoa  at or equalized histogram. Spreadingor  atteningthe histogram
makes the dark pixels appear darker and the light pixels appear lighter. The
36
CHAPTER 4. HISTOGRAMS AND EQUALIZATION
Figure 4.3: Boy Image with Histogram
4.3. HISTOGRAM EQUALIZATION
37
Figure 4.4: House Image with Histogram
key word is \appear." The dark pixels in Figure 4.5 cannot be any darker. If,
however, the pixels that are only slightly lighter become much lighter, then
the dark pixels will appear darker. Please note that histogram equalization
does not operate on the histogram itself. Rather, histogram equalization uses
the results of one histogram to transform the original image into an image
that will have an equalized histogram.
The histogram equalization algorithm may make more sense by outlining
the derivation of the underlying mathematical transform. (The full deriva-
tion is found in Reference [4.1].) Equation 4.1 represents the equalization
operation, where c is an image with a poor histogram. The as yet unknown
function f transforms the image c into an image b with a  at histogram.
b(x;y) = f[c(x;y)]
(4.1)
Equation 4.2 shows the probability-density function of a pixel value a.
p
1
(a) is the probability of nding a pixel with the value a in the image. Area
1
is the area or number of pixels in the image and H
1
(a) is the histogram of
the image.
p
1
(a) =
1
Area
1
H
1
(a)
(4.2)
38
CHAPTER 4. HISTOGRAMS AND EQUALIZATION
Figure 4.5: Image with Poor Contrast
Documents you may be interested
Documents you may be interested