（Py）Vips与枕头提升图像质量

Question

将图像尺寸调整为200％会在枕头和pyvips之间产生质量差异。

虽然枕头的复制非常准确，但vips会放大噪点和对比度。

我需要对非常大的图像使用vips，但是质量不能令人满意。任何想法如何从VIP获得更好的升级？ （从我收集的文档中得知，升级对vips来说并不那么重要，大多数想法都已经考虑到降低规模了。）

示例：

from PIL import Image
import pyvips
import numpy as np

#Vips
img = pyvips.Image.new_from_file("mypic.jpg", access='sequential')
out = img.resize(2, kernel = "linear")
out.write_to_file("mypic_vips_resized.tif")

#Pillow
img = np.array(Image.open("mypic.jpg"))
h, w = img.shape[:2]
out = Image.fromarray(img,mode="RGB")
out = out.resize((w*2,h*2), Image.BILINEAR)
out.save("mypic_PIL_resized.tif", format='TIFF', compression='None')

原件：

枕头：

VIP：

抽象示例（10 * 10像素）

原件：

双线性枕：

线性VIP：

Answer 1

看起来Pillow正在使用LINEAR的三角形滤镜进行升迁，而对于升迁的libvips则进行了简单的插值。 libvips使用三角滤镜缩小尺寸。

如果您想象像素：

A 
B 
C 

然后Pillow计算A和B之间的新像素，B位置处的像素以及B和C之间的新像素为：

(A + B) / 2
(A + B) / 4 + B / 2 + (B + C) / 4
(B + C) / 2

libvips正在计算：

(A + B) / 2
B
(B + C) / 2

您可以通过先进行非常轻微的模糊来获得三角滤镜的效果。如果我将您的程序更改为：

img = pyvips.Image.new_from_file('mypic.png', access='sequential')
img = img.gaussblur(0.45, precision='float', min_ampl=0.01).cast('uchar')
out = img.resize(2, kernel='linear')
out.write_to_file('mypic_vips_resized_blur.png')

即。首先做一个小半径，高精度gaussblur，我得到：

图像从左到右分别是1）简单的x2像素双倍，2）枕头LINEAR，3）libvips linear和4）libvips gaussblur + {{ 1}}。您可能需要单击该图像，否则您的浏览器将其缩小并使其模糊。

2）和4）看起来相当接近我（不是很好）的眼睛。 3）似乎可以更真实地对待原件，因为原件中的振铃和噪音尚未消除。