使用Python进行分形图像缩放

Question

我现在的情况是，手头有一些分辨率比较低的图片（通过一个API获取，没法得到更高分辨率的图片），而我需要生成高分辨率的图片。

我看过PIL，这个工具在很多方面都很好用……但在放大图片方面就不太行。

它提供了一些常见的缩放算法，包括：

• 最近邻算法
• 双线性插值
• 双立方插值
• 抗锯齿

我想使用分形缩放（参考Jeff在Coding Horror上的文章），但可惜的是，PIL并不支持这种缩放方式。

我进一步在谷歌上搜索，也没有找到其他库可以提供分形图像缩放。

这种东西真的存在吗？还是我真的得下定决心自己写一个分形缩放算法？

我不是专家，但从我现在的角度来看，这看起来学习起来难度挺大的 :(

如果没有这样的库，或许你能给我一些建议，告诉我在哪里可以学习分形压缩算法？

Answer 1

看看这个使用残差密集网络的解决方案：https://github.com/idealo/image-super-resolution

这个项目的文档写得很好，比较容易上手。他们还提供了docker构建和google colab的笔记本。可以查看一下这个文档

Answer 2

基于分形的图像缩放现在还比较少见，大家还没有统一认可的最佳算法。我担心你在常见的图像处理库里找不到这个方法。

而且，这种方法并不总是比双三次插值要好。它可能会产生一些不太好的效果，这对于某些类型的图像来说是不可接受的。就我个人而言，Jeff给出的示例图像在鼻子的右侧等尖锐边缘看起来有点奇怪和不自然。虽然在某些情况下可能会更好，但我不会把它随便应用到我所有的图像上。

（其他一些“高级”的放大技术也是这样，包括更为人知和广泛使用的Lanczos/Sinc方法。）

Answer 3

这里有一些算法，而这些算法在Python中是找不到的。首先，你可以看看这篇论文：

作者是Daniel Glasner、Shai Bagon和Michal Irani，标题是“从单张图像中获取超分辨率”，发表在2009年的IEEE国际计算机视觉会议上，地点是日本京都。

这篇论文的内容非常先进，技术含量高，效果也很不错。如果你能把它实现成Python代码，请一定要分享给大家哦 :)