open pdf from windows form c# : Delete text from pdf with acrobat SDK application API .net html web page sharepoint RainSTORM_user_guide0-part1678

rainSTORM User Guide 
STORM/PALM Image Processing Software 
Eric Rees, Clemens Kaminski, Miklos Erdelyi, Dan Metcalf, Alex Knight 
Laser Analytics GroupUniversity of Cambridge Biotechnology Group
National Physical Laboratory 
Delete text from pdf with acrobat - delete, remove text from PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Allow C# developers to use mature APIs to delete and remove text content from PDF document
how to delete text in a pdf acrobat; how to edit and delete text in pdf file
Delete text from pdf with acrobat - VB.NET PDF delete text library: delete, remove text from PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Programming Guide to Delete Text from PDF File
delete text pdf acrobat professional; pull text out of pdf
Contents 
Introduction 
.NET PDF Document Viewing, Annotation, Conversion & Processing
Redact text content, images, whole pages from PDF file. Annotate & Comment. Edit, update, delete PDF annotations from PDF file. Print.
remove text from pdf online; deleting text from a pdf
C# PDF Converter Library SDK to convert PDF to other file formats
Allow users to convert PDF to Text (TXT) file. can manipulate & convert standard PDF documents in other external third-party dependencies like Adobe Acrobat.
delete text from pdf; how to delete text in pdf converter
Introduction 
We have developed a MATLAB application for Localisation Microscopy image processing, with a 
simple GUI interface. This application is a set of MATLAB scripts and functions, named rainSTORM, 
was developed as part of a super-resolution research collaboration between the Laser Analytics 
Group at the University of Cambridge and the Biotechnology Group at the National Physical 
Laboratory.  The  rainSTORM  software  performs  the  image  processing  part  of  Localisation 
Microscopy. It reads raw data, typically a TIF stack, and performs (a) Localisation, (b) Quality 
Control, and (c) Visualisation of the super-resolution image. 
Please refer to these publications, and cite as appropriate to acknowledge this software: 
1. Rees et al. Optical Nanoscopy 1:12 (2012), doi:10.1186/2192-2853-1-12 
2. Metcalf et al. Journal of Visualised Experiments, In Press 
3. Rees et al. Journal of Optics, In Press (September Edition 2013) 
Capabilities: 
• Localisation using a "Sparse Segmentation and Gaussian Fitting" algorithm (See Journal of Optics 
paper for a brief review of alternatives) 
• Quality Control using a range of parameters. Simple, one-parameter Quality Control using the 
Thompson Precision estimate of each localisation is implemented. 
• Visualisation using "simple histogram image“ or “jittered histogram” visualisation 
• One-click save of super-resolution images, together with quality-control histograms, and meta-
data in a text file. 
• The resolution of the super-resolved image is also estimated and saved in the text file, using the 
analysis we developed in: "Blind Assessment of Localisation Microscope Image Resolution," 
Optical Nanoscopy 1:12, doi:10.1186/2192-2853-1-12 
Additional Capabilities: 
• Image simulation, based on a "test card object." Sample Localisation Microscopy images can be 
simulated, which is useful for (a) demonstration purposes, and (b) software validation. 
• X-Y-time scatter plots for particle tracking, and image quality inspection. 
• Translational drift correction, using fiducial markers tracked by the above method. 
• Evaluation and correction of chromatic aberration distortion between 2 super-resolved colour 
channels. 
• Batch processing. 
Included: 
• Testcard image for simulation of "crossed line" data for resolution and validation studies 
• Powerpoint introduction to the use of this software 
• The rainSTORM software is available for use by any interested groups. It is made available with a 
LGPL_v3 license (i.e. it is free software, as specified in its license file). It will shortly be uploaded 
here: 
http://laser.cheng.cam.ac.uk/wiki/index.php/Resources  
C# powerpoint - PowerPoint Conversion & Rendering in C#.NET
documents in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. PowerPoint to PDF Conversion.
remove text watermark from pdf; acrobat remove text from pdf
C# Word - Word Conversion in C#.NET
Word documents in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Word to PDF Conversion.
erase text from pdf file; delete text pdf document
Launching rainSTORM 
in MATLAB 
(1) Launch Matlab 
(2) Open 
(3) Browse to rainSTORM.m file 
and open 
(4) Press run in the editor window 
(5) Select change folder if asked 
(6) rainSTORM GUI will appear 
Alternative you can set the MATLAB working 
directory to the rainSTORM folder and type 
rainSTORM at the console and hit enter. 
VB.NET PDF: How to Create Watermark on PDF Document within
create a watermark that consists of text or image (such And with our PDF Watermark Creator, users need no external application plugin, like Adobe Acrobat.
how to remove text watermark from pdf; remove text from pdf
C# Windows Viewer - Image and Document Conversion & Rendering in
standard image and document in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Convert to PDF.
how to delete text in pdf file; remove text from pdf preview
Launching rainSTORM 
compiled version 
(1) Launch rainSTORM compiled.exe 
(2) rainSTORM GUI will appear 
The advantage of this version is that no MATLAB software, licences or 
toolboxes are required to run rainSTORM. Full GUI functionality is available 
however no access to the code or workspace information is possible. 
C# Excel - Excel Conversion & Rendering in C#.NET
Excel documents in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Excel to PDF Conversion.
how to delete text from a pdf document; how to delete text in a pdf file
VB.NET PowerPoint: VB Code to Draw and Create Annotation on PPT
other documents are compatible, including PDF, TIFF, MS free hand, free hand line, rectangle, text, hotspot, hotspot more plug-ins needed like Acrobat or Adobe
erase text from pdf; erase pdf text online
Processing a dataset to create a 
super-resolution image 
(1) Browse to a .tif file which contains  
the raw data of blinking fluorophores 
(2) Select an algorithm. In most cases 
the ‘Least-Squares Gaussian Halt 3’ is 
the best one to use for sparse blinking 
datasets* 
(3) Input the pixel width. This will be 
dependent  on  your  camera  and 
magnification used on the microscope. 
Typically it will be between 100 & 160 
nm. 
(5) Radius of ROI sets the pixel area that 
the  algorithm  will  search  for  single 
molecules. ROI = 2 or 3 is appropriate for 
a pixel width of 160 nm. ROI = 3 or 4 is 
appropriate for a pixel width of 100 nm. 
(4) PSF sigma (the initial guess of the 
PSF standard deviation in each direction 
(X and Y) can vary with magnifcation 
and wavelength. However 1.3 will work 
in most cases. 
(6) Tolerance, signal counts and maximum interations should be left at default 
values in almost all cases. If using the “Thorough” algorithm it is advisable to 
increase the signal counts threshold. See following page for more details. 
(7) Select scale bar and sum image options if desired. 
(8) Press Process Images 
*For the algorithm in (2), the algorithm is broadly similar to: Wolter, Sauer, Journal of Microscopy, 
Vol. 237, Pt 1 2010, pp. 12–22 doi: 10.1111/j.1365-2818.2009.03287.x  
Processing a dataset to create a 
super-resolution image 
(9) A waitbar may appear 
This will only appear if the algorithm is not parallel processing. Parallel 
processing is dependent on the appropriate toolbox being available in 
MATLAB (when not using the compiled version) and having a multi-core 
processor on your computer. If you are parallel processing there will be no 
indication that the data is being processed other than your computer 
running slower. 
Image processing time is dependent on the image size, number, number of 
candidate molecules and processing power of your computer. Also, if using 
the ‘Thorough’ algorithm rather than the ‘Halt3’ the processing time will be 
longer as the algorithm tries to fit every local maximum in an image: this 
will be slow unless the “Signal  ounts” number on the rainSTORM GUI is 
set appropriately. The Localisation algorithm will then skip maxima whose 
3x3 pixel core contains fewer camera counts than this number. The “Halt 3” 
algorithm sets a threshold heuristically, so Signal Counts can be left on the 
default value of zero for this algorithm.  
10000 frame sequences (128 x 128 pixels) of actin and EGF data (320 MB 
files) took 23 and 25 seconds to process respectively using a PC with an 
Intel Xeon  E5420  CPU.  Using  the same  computer without  a  parallel 
processing toolbox in Matlab, or with a computer without multiple core 
processing, times were 66 and 81 seconds respectively. 
Processing a dataset to create a 
super-resolution image 
(10) An initial super-resolution image will 
be  generated  once  the  localisation 
algorithm has completed. This is a preview 
without any further Quality Control factors 
than are specified in the main algorithm. 
(11) A sum (diffraction-limited) image will 
be generated if selected in the rainSTORM 
GUI 
(12) Press Open Reviewer and a new 
GUI will appear 
Localisations must pass ALL of the following quality control criteria to be accepted 
into a reviewed image.  
Reviewer Quality Control Parameter 
Definitions 
Updated  Signal  Counts:  This  is  a  minimum 
brightness threshold. The higher this number the 
brighter a candidate must be to be accepted as a 
localistion in the final image. It can be a good way to 
prevent  any  dim  static  background  signal  from 
getting into the final super-resolution image. 
Updated Tolerance: excludes fitted candidates with a 
high least-squares residual. In practice, it is often best 
to leave this as a permissive value such as 0.1 (10%).  
Updated PSF Sigma Range: This is the width of each candidate that is acceptable. 
Using Alexa 647 or similar with a 160 nm pixel size the theoretical value should be 1.3. 
Values larger than this can be a result of defocused fluorophores, multiple overlapping 
fluorophores or spherical aberration. A restrictive range here can remove slightly out 
of focus molecules, ie. provide some optical sectioning and prevent mislocalisations 
(the averaging of the positions of 2 or more simultaneously activated fluorophores). 
Counts Per Photon: This is a calibration value that can be found in the datasheet of the 
camera. It is dependent on the camera and the gain setting used. Inputting the correct 
value is required for accurate assessment of precision and resolution. 
Localisation Precision:  This applies a cutoff to reject localisations  with a poor 
localisation precision*. More stringent values (ie. less than 50 nm) will generate images 
with better mean localisation precisions but with fewer localisations in the final image. 
*Calculated by the Thompson Formula [Biophys. J. 82(5), 2775–2783 (2002) ]. 
Reconstruction Scale Factor: This determines the size of the pixel in the super-
resolution image. For example with a pixel width of 160 nm in the raw data a 
reconstruction scale factor of 5 will generate super-resolution pixels of 32 nm. This is 
used for the “Simple Histogram Visualisation” but currently ignored by the “Jittered 
Histogram Visualisation” which is able to determine a suitable pixel width for itself. 
Limit frame range: Can process subsets of the raw data. Often frames early in the 
sequence can suffer from mislocalisations where the blinking density is too high to 
fiind single molecules. Later frames may suffer from focus drift.  
Generating a high quality reviewed 
super-resolution image 
(1) Input preliminary review 
parameters as indicated in the boxes 
(2) Press Run Reviewer 
(3) Adjust Contrast 
(4) View Histograms 
(5) Further refine quality control parameters 
(6) Select jittered histogram from Visualisation menu 
(7) Run Reviewer 
(8) Adjust contrast 
(9) Save Image 
In order for the ‘on screen image’ and ‘histogram’ images to be saved the 
windows must be open and on screen. If the jittered histogram visualisation 
option is selected then both jitteredhistogram and simple histogram files will 
be saved. Data gets saved in the same folder as the raw data. Changing any 
parameters and clicking Save Image again will overwrite previous data. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested