how to view pdf file in asp.net using c# : Extract pictures from pdf SDK Library project winforms asp.net azure UWP cips2ed8-part1082

6.3. DIFFERENCE OPERATOR
59
Area 1:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Output of homogeneity edge detector is:
max of {
| 5 - 1 |
| 5 - 2 |
| 5 - 3 |
| 5 - 4 |
| 5 - 6 |
| 5 - 7 |
| 5 - 8 |
| 5 - 9 |
} = 4
Area 2:
10 10 10
10 10 10
10 10 1
Output of homogeneity edge detector is:
max of {
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
| 10 - 1 |
} = 9
Area 3:
10 5 3
10 5 3
10 5 3
Output of homogeneity edge detector is:
max of {
| 5 - 10|
| 5 - 5 |
| 5 - 3 |
| 5 - 10|
| 5 - 3 |
| 5 - 10|
| 5 - 5 |
| 5 - 3 |
} = 5
Figure 6.2: An Example of the Homogeneity Operator
Extract pictures 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 images from pdf; pdf image extractor
Extract pictures 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
extract pictures from pdf; extract image from pdf using
60
CHAPTER 6. ADVANCED EDGE DETECTION
Figure 6.3: Result of Homogeneity Edge Detector
over the input image array and calculates the absolute values of the four
dierences. As in the homogeneity case, the dierence operator requires
thresholding.
Figure 6.5 shows the result of the dierence edge detector. This result
is similar to that shown in Figure 6.3. The dierence edge detector did de-
tect more of the brick and mortar lines than the homogeneity operator. The
choice between the two edge detectors depending on the desired detail. The
dierence operator is faster than the homogeneity operator. The dierence
operator uses only four integer subtractions per pixel, while the homogeneity
operator uses eight subtractions per pixel. These compare to the nine mul-
tiplications and additions for the convolution-based edge detectors discussed
in Chapter 5.
6.4 Dierence of Gaussians
The next operator to examine is the dierence of Gaussians edge detector,
which allows varying the width of a convolution mask and adjusting the
detail in the output [6.2, 6.3]. The results in Figures 6.3 and 6.5 are good.
Suppose, however, we wanted to detect only the edges of the large objects
in the house image (door, windows, etc.) and not detect the small objects
(bricks, leaves, etc.).
Varying the width of convolution masks eliminates details. If a mask
is wide, convolving an image will smooth out details, much like averaging.
VB Imaging - VB Code 93 Generator Tutorial
Visual VB examples here for developers to create and write Code 93 linear barcode pictures on PDF documents, multi-page TIFF, Microsoft Office Word, Excel and
extract jpeg from pdf; extract image from pdf online
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
application. In addition, texts, pictures and font formatting of source PDF file are accurately retained in converted Word document file.
how to extract a picture from a pdf; some pdf image extractor
6.4. DIFFERENCE OF GAUSSIANS
61
Area 1:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Output of difference edge detector is:
max of {
| 1 - 9 |
| 7 - 3 |
| 4 - 6 |
| 2 - 8 |
} = 8
Area 2:
10 10 10
10 10 10
10 10 1
Output of difference edge detector is:
max of {
| 10 - 1 |
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
| 10 - 10 |
} = 9
Area 3:
10 5 3
10 5 3
10 5 3
Output of difference edge detector is:
max of {
| 10 - 3|
| 10 - 3|
| 10 - 3|
| 5 - 5 |
} = 7
Figure 6.4: An Example of the Dierence Operator
C# Imaging - C# Code 93 Generator Tutorial
Visual C# examples here for developers to create and write Code 93 linear barcode pictures on PDF documents, multi-page TIFF, Microsoft Office Word, Excel and
some pdf image extract; extract pdf images
VB.NET Image: VB.NET Codes to Load Images from File / Stream in .
When evaluating this VB.NET imaging library with pictures of your own We are dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image to
extract images from pdf files; pdf image extractor c#
62
CHAPTER 6. ADVANCED EDGE DETECTION
Figure 6.5: Result of Dierence Edge Detector
Stock market prices vary greatly by the minute. The variations lesson when
the prices are examined hourly. Examining the prices weekly causes the
variations to disappear and general trends to appear. Convolving an image
with a wide, constant mask, smoothes the image. Narrower, varying masks,
permit the details to remain.
Figure 6.6 shows two example masks. These masks are \dierence of
Gaussians" or \Mexican hat" functions. The center of the masks is a positive
peak (16in the7x7 masks | 19in the9x9 mask). Themasksslopedownward
to a small negative peak (-3 in both masks) and back up to zero. The curve
in the 9x9 mask is wider than that in the 3x3mask. Notice how the 9x9 mask
hits its negative peak three pixels away from the center while the 7x7 masks
hits its peak two pixels away from the center. Also, notice these masks use
integer values. Most edge detectors of this type use  oating point numbers
that peak at +1. Using integers greatly increases the speed.
Figure 6.7 illustrates how the narrower mask will detect small edges the
wide mask misses. Each area in Figure 6.7 has a small pattern similar to the
brick and mortar pattern in the house image. This pattern has small objects
(bricks) with many edges. Convolving the 7x7 mask in Figure 6.6 with the
7x7 area in Figure 6.7, results in a +40; the 7x7 mask detected an edge at
the center of the 7x7 area. Doing the same with the 9x9 mask in Figure 6.6
with the 9x9 area in Figure 6.7, produces a -20; the 9x9 mask did not detect
any edges. The \hat" in the 9x9 mask was wide enough to smooth out the
edges and not detect them.
C#: Use OCR SDK Library to Get Image and Document Text
a digital camera, scanned document or image-only PDF using C# color image recognition for scanned documents and pictures in C#. Steps to Extract Text from Image.
how to extract text from pdf image file; extract image from pdf
VB.NET Image: Sharpen Images with DocImage SDK for .NET
VB.NET Coding. When you have made certain corrections in your VB.NET project photo or image files, you might want to sharpen your pictures before saving them
extract text from pdf image; extract image from pdf java
6.4. DIFFERENCE OF GAUSSIANS
63
7x7 mask
0
0
-1
-1
-1
0
0
0
-2
-3
-3
-3
-2
0
-1
-3
5
5
5
-3
-1
-1
-3
5
16
5
-3
-1
-1
-3
5
5
5
-3
-1
0
-2
-3
-3
-3
-2
0
0
0
-1
-1
-1
0
0
9x9 mask
0
0
0
-1
-1
-1
0
0
0
0
-2
-3
-3
-3
-3
-3
-2
0
0
-3
-2
-1
-1
-1
-2
-3
0
-1
-3
-1
9
9
9
-1
-3
-1
-1
-3
-1
9
19
9
-1
-3
-1
-1
-3
-1
9
9
9
-1
-3
-1
0
-3
-2
-1
-1
-1
-2
-3
0
0
-2
-3
-3
-3
-3
-3
-2
0
0
0
0
-1
-1
-1
0
0
0
Figure 6.6: Gaussian \Mexican Hat" Masks
VB.NET Image: VB.NET Code to Create Watermark on Images in .NET
image one onto it, and whether to burn it to the pictures to make We are dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff files
extract text from image pdf file; how to extract pictures from pdf files
VB.NET Image: Codings for Image Filter Processing with .NET Image
RasterEdge .NET Image SDK provides many different and interesting filters for your pictures / photos with simple and a few Visual Basic .NET programming codings
pdf image extractor online; extract images from pdf online
64
CHAPTER 6. ADVANCED EDGE DETECTION
7x7 area with lines
0 10 0 10 0 10 0
0 0 0 0 0 0 0
10 0 10 0 10 0 10
0 0 0 0 0 0 0
0 10 0 10 0 10 0
0 0 0 0 0 0 0
10 0 10 0 10 0 10
result of convolution with 7x7 mask = 40
9x9 area with lines
0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 0 10 0 10 0 10 0 10
0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 10 0 10 0 10 0 10 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 0 10 0 10 0 10 0 10
0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 10 0 10 0 10 0 10 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
result of convolution with 9x9 mask = -20
Figure 6.7: Detecting Small Edges
C# Imaging - Scan RM4SCC Barcode in C#.NET
& decode RM4SCC barcode from scanned documents and pictures in your Decode RM4SCC from documents (PDF, Word, Excel and PPT) and extract barcode value as
extract photo from pdf; extract color image from pdf in c#
VB.NET TIFF: How to Draw Picture & Write Text on TIFF Document in
Many users concern about the issue of how to draw pictures or write text We are dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
extract images pdf acrobat; extract image from pdf in
6.5. MORE DIFFERENCES
65
The rst section of Listing 6.1 shows the two Gaussian masks and the
function gaussian
edge. gaussian
edge has the same form as the other edge
detectors. An additional size parameter (either 7 or 9) species mask width.
The inner loop over a and b varies with this parameter. The processing
portion is the same as the other convolution mask edge detectors presented
in Chapter 5. With gaussian
edge, thresholding can produce a clear edge
image or leave it o to show the strength of the edges.
Figure 6.8 shows the result of edge detection using the narrower 7x7mask
and Figure 6.9 shows the result of the wider 9x9 mask. The narrower mask
(Figure 6.8) detected all the edges of the bricks, roof shingles, and leaves.
The wider mask (Figure 6.9) did not detect the edges of small objects, only
edges of the larger objects. Figure 6.8 might be too cluttered, so use the
wider mask. If ne detail is desired, the narrower mask is the one to use.
Figure 6.8: Result of Gaussian Edge Detector with 7x7 Mask
6.5 More Dierences
The other edge detectors presented so far can detect edges on dierent size
objects. The homogeneity operator can take the dierence of the center pixel
and a pixel that is two or three pixels away. The dierence edge detector
can take the dierence of opposite pixels in a 5x5 or 7x7 area instead of a
3x3 area. The quick mask in Chapter 5 can change from 3x3 to 5x5 with the
center value equal to 4 and the four corners equal to -1. Try these changes
as an exercise.
66
CHAPTER 6. ADVANCED EDGE DETECTION
Figure 6.9: Result of Gaussian Edge Detector with 9x9 Mask
6.6 Contrast-based Edge Detector
One problem with detecting edges involves uneven lighting in images. The
contrast-based edge detector [6.4] helps take care of this problem. In well lit
areas of an image the edges have large dierences in gray levels. If the same
edge occurs in a poorly lit area of the image, the dierence in gray levels is
much smaller. Most edge detectors result in a strong edge in the well lit area
and a weak edge in the poorly lit area.
Thecontrast-based edge detector takesthe result ofany edge detector and
divides it by the average value of the area. This division removes the eect
of uneven lighting in the image. The average value of an area is available by
convolving the area with a mask containing all ones and dividing by the size
of the area.
Figure 6.10 illustrates the contrast-based edge detector. Almost any edge
detector can be the basis for this operation. Figure 6.10 uses the quick edge
detector from Chapter 5. The edge in the well lit area is an obvious and
strong edge. Convolving the quick mask with this area yields 100. The edge
in the poorly lit area is easy to see, but convolving with the quick mask
results in 10, a weak edge that thresholding would probably eliminate. This
distinction should be avoided. The well lit and poorly lit edges are very
similar; both change from one gray level to another gray level that is twice
as bright.
Dividing by the average gray level in the area corrects this discrepancy.
Figure 6.10 shows the smoothing mask that calculates the average gray level.
6.6. CONTRAST-BASED EDGE DETECTOR
67
Edge Detector Mask
-1 0 -1
0 4 0
-1 0 -1
Edge in well lit area
50 100 100
50 100 100
convolution with edge mask yields:
50 100 100
400 - 50 - 50 - 100 - 100 = 100
Edge in poorly lit area
5 10 10
5 10 10
convolution with edge mask yields:
5 10 10
40 - 5 - 5 - 10 - 10 = 10
Smoothing mask
1 1 1
1/9 * 1 1 1
1 1 1
convolution of smoothing mask with edge in well lit area yields:
50+50+50+100+100+100+100+100+100 / 9 = 750/9 = 83
convolution of smoothing mask with edge in poorly lit area yields:
5+5+5+10+10+10+10+10+10 / 9 = 75/9 = 8
dividing original convolution by the smoothing mask result:
edge in well lit area: 100 / 83 = 1
edge in poorly lit area: 10 / 8 = 1
Figure 6.10: Contrast-Based Edge Detector
68
CHAPTER 6. ADVANCED EDGE DETECTION
Convolving the well lit area yields an average value of 83. Convolving the
poorly lit area yields an average value of eight. Dividing (integer division)
the strong edge in the well lit area by 83 yields one. Dividing the weak edge
by eight also gives a result of one. The two edges from unevenly lit areas
yield the same answer and you have consistent edge detection.
The next section of Listing 6.1 shows the contrast
edge function that
follows the same steps as the other edge detector functions. The dierence is
in the processing loop over aand b, which calculates two convolutions: sum
n
(the numerator or quick edge output) and sum
d(the smoothing output).
After the loops over a and b, divide sum
dby nine and divide sum
nby this
result. The e
mask at the beginning of Listing 6.1 replaces the quick mask
from Chapter 5, with every element in the quick mask multiplied by nine.
The larger values are necessary because dividing by the average gray level
could reduce the strength of all edges to zero.
Figure 6.11 shows the result of the regular quick edge detector. Fig-
ure 6.12 shows the result of dividing the quick edge result by the average
value to produce contrast-based edge detection. Notice the inside of the up-
stairs and downstairs windows. Figure 6.11 (quick edge) shows edges inside
the downstairs windows, but not inside the upstairs windows. Figure 6.12
(contrast-based) shows details inside the downstairs and upstairs windows.
Refer to the original image (Figure 6.1). The downstairs windows are shaded
and the upstairs windows are not. Contrast-based edge detection gives better
results in uneven lighting.
Figure 6.11: Result of Quick Edge Detector
Documents you may be interested
Documents you may be interested