python - PIL(Python 图像库)中的 ANTIALIAS 与 BICUBIC？

Question

我正在使用 PIL 调整图像大小，我的情况是放大原始图像。

我对与 `resample=ANTIALIAS' 一起使用的算法感到困惑。

根据下面的文档，ANTIALIAS 在缩小时似乎是最好的。我想知道在哪种情况下 BICUBIC 可以获胜？(我的一些测试用例显示 bicubic 是更好的选择)

An optional resampling filter. 
  This can be one of NEAREST (use nearest neighbour), 
  BILINEAR (linear interpolation in a 2x2 environment), 
  BICUBIC (cubic spline interpolation in a 4x4 environment), 
  or ANTIALIAS (a high-quality downsampling filter). 
If omitted, or if the image has mode “1” or “P”, it is set NEAREST.

我也对文档中的2x2 环境中的线性插值和4x4 环境中的三次样条插值感到困惑。这里是什么意思？

谢谢。

Answer 1

ANTIALIAS 不再是正确的术语，它被 LANCZOS 取代，这是对所用算法更具描述性的术语。为了向后兼容，您仍然可以在代码中使用 ANTIALIAS，但不推荐这样做。

LANCZOS 使用比 BICUBIC 更大的图案，应该会产生稍微更清晰的结果。它也会变慢。

documentation自问题提出以来已更改，并且已删除对 2x2 或 4x4 的引用。您可能不是唯一被他们弄糊涂的人。

resample – An optional resampling filter. This can be one of PIL.Image.NEAREST
           (use nearest neighbour), PIL.Image.BILINEAR (linear interpolation),
           PIL.Image.BICUBIC (cubic spline interpolation), or PIL.Image.LANCZOS (a high-quality
           downsampling filter). If omitted, or if the image has mode “1” or “P”, it is set
           PIL.Image.NEAREST.

以下不再有效，已在 Pillow 2.7 中修复。我将它留给那些使用旧版本的人，尽管我强烈建议您升级。

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我现在已经通过源代码找出细节。我对我所看到的并不十分满意。

首先，BICUBIC。有许多公式可以归类为双三次，其中最常见的是 Catmull-Rom 插值。这不是 PIL 使用的。 Don Mitchell 和 Arun Netravali 撰写了一篇论文，分析了所有变化并使用两个变量 B 和 C 来表征它们； PIL 使用的那个对应于 B=0 和 C=1。在 Mitchell-Netravali 的论文中，这显然位于振铃伪影区域。这意味着放大的图像在边缘周围会有不自然的明亮或黑暗的光晕。

接下来是ANTIALIAS。这是基于 Lanczos-3 过滤器，通常是小型化和大型化的不错选择。不幸的是，在放大时代码中存在一个错误 - 而不是采用 6x6 像素的区域来计算结果，它被截断为 2x2 像素。这使得它几乎不比双线性好。