(Py)Vips vs Pillow 提升图像质量

Question

将图像大小调整为 200% 会产生 Pillow 和 pyvips 之间的质量差异。

虽然 Pillow 在再现方面非常准确，但 vips 夸大了噪音和对比度。

我需要对非常大的图像使用vips，但质量并不令人满意。知道如何从贵宾那里获得更好的升级吗？（从我收集到的文档中，升级对 VIP 来说并不是那么重要，而且大多数人的想法都在缩减）。

例子：

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')

原来的：

枕头：

贵宾：

抽象示例（10*10 像素）

原来的：

枕头双线性：

Vips 线性：

Answer 1

看起来 Pillow 正在使用 LINEAR 的三角形过滤器来扩大尺寸，而对于扩大尺寸，libvips 正在执行简单的插值。libvips 使用三角形过滤器来缩小尺寸。

如果你想象像素：

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：

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

而 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形滤镜的效果。如果我将你的程序更改为：

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')

IE。先做小半径，高精度gaussblur，我得到：

从左到右，图像分别是 1) 一个简单的 x2 像素双精度图像、2) Pillow LINEAR、3) libvipslinear和 4) libvips gaussblur+ linear。您可能需要单击图像，否则浏览器会将其缩小并模糊。

2）和4）看起来离我（不太大）的眼睛相当近。3）似乎可以说更忠实于原件，因为原件中存在的振铃和噪音尚未被消除。