使用 Python 进行分形图像缩放

Question

我处于提供相对低分辨率图像的位置（通过 API，更高分辨率的图像不可用）并且需要生成高分辨率图像。

我看过PIL ，它几乎适用于所有事情......除了放大图像。

它具有常见的调整大小算法：

• 最近邻
• 双线性
• 双三次
• 抗锯齿

我想使用 Fractal Resizing（根据jeff 关于编码恐怖的帖子），但是唉，PIL 不支持这种调整大小。

进一步的谷歌搜索也没有提供分形图像大小调整的替代库。

是否存在这样的事情，或者我真的必须扣紧并编写自己的分形调整大小算法？

我不是专家，但从我目前的角度来看，这看起来是一个非常陡峭的学习曲线:(

如果不存在这样的库，也许您有一些建议可以在哪里学习分形压缩算法？

Answer 1

有算法，你绝对不会在 Python 中找到它们。 首先，你可以拿这篇论文：

Daniel Glasner、Shai Bagon 和 Michal Irani，“单幅图像的超分辨率”，IEEE 计算机视觉国际会议论文集，日本京都，2009 年。

它是最先进的，高度复杂的，并产生了有希望的结果。 如果你曾经把它变成一个 python 实现，请把它发布给公众 :)

Answer 2

基于分形的图像缩放仍然很不寻常，还没有确定一种公认的最佳算法。 恐怕您还不会在标准图像处理库中找到它。

它也不总是比双三次更可取。 它可能具有某些类型的图像不受欢迎的伪影。 对我来说，杰夫的示例图像在鼻子右侧等尖锐边缘周围看起来有点奇怪和不自然。 对于某些“更好”的价值，当然更好，但我不会将其全面应用于我的所有图像。

（其他“高级”升级技术也是这种情况，包括更为人所知和更广泛实施的Lanczos/Sinc方法。）

Answer 3

使用残差密集网络查看此解决方案： https : //github.com/idealo/image-super-resolution

良好的文档和相当容易实现。 他们甚至可以使用 docker builds 和 google collab notebooks。 查看文档