私は、比較的低解像度の画像が提供され (API を介して、より高い解像度の画像は利用できません)、高解像度の画像を生成する必要がある立場にあります。
私はPILを見てきましたが、それはほぼすべてに最適です...画像の拡大を除いて。
一般的なサイズ変更アルゴリズムがあります。
Fractal Resizing を使用したいのですが (コーディング ホラーに関する jeff の投稿によると)、残念ながら、PIL はこの種のサイズ変更をサポートしていません。
さらにGoogleで検索しても、フラクタル画像のサイズ変更を提供する代替ライブラリは見つかりません。
そのようなものは存在しますか、それとも本当に腰を下ろして独自のフラクタル サイズ変更アルゴリズムを作成する必要がありますか?
私は専門家ではありませんが、現在の視点から見ると、かなり急な学習曲線のように見えます :(
そのようなライブラリが存在しない場合、フラクタル圧縮アルゴリズムについてどこで学べばよいかアドバイスをいただけないでしょうか?
アルゴリズムはありますが、Python でそれらを見つけることは絶対にありません。まず、この論文を取ることができます：
Daniel Glasner、Shai Bagon、Michal Irani 共著、「単一画像からの超解像度」、Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision、京都、日本、2009 年。
それは非常に最先端であり、非常に洗練されており、有望な結果を生み出しています。あなたがそれをPythonの実装にしたことがあるなら、それを一般に公開してください:)
フラクタル ベースの画像スケーリングはまだ非常に珍しく、受け入れられた最適なアルゴリズムにまだ落ち着いていません。残念ながら、標準の画像処理ライブラリにはまだありません。
また、バイキュービックよりも常に好ましいというわけではありません。一部の種類の画像には望ましくないアーティファクトが含まれる場合があります。私にとって、ジェフの例の画像は、鼻の右側のような鋭いエッジの周りが少し奇妙で不自然に見えます。確かに、「より良い」といういくつかの値の方が優れていますが、すべての画像に一律に適用することはしません。
(これは、よりよく知られており、より広く実装されているLanczos/Sincメソッドを含む、他の「高度な」アップスケーリング手法にも当てはまります。)