Gimp 在图层设置中有一个“亮度”模式:
我用它在放大的低分辨率彩色图像上叠加高分辨率灰度图像，以使彩色图像更清晰。例如，给定一个灰度图像和一个彩色图像
, 
在模糊的彩色图像上应用灰度图像作为亮度“掩模”的结果会创建清晰的彩色图像:
亮度滤镜如何工作，以及如何在 Python 中实现它(例如使用 Pillow)？
最佳答案
简单来说，人眼对亮度(亮度)的微小变化比对颜色的微小变化更敏感。顺便说一句，这就是 JPEG chroma-downsampling 的原因。但保留完整的亮度数据。
因此，基本上，您将低分辨率彩色图像转换为色彩空间，例如 Lab 或 HSV 或任何包含 L 或 V 组件。然后，您可以用(高质量/高分辨率)亮度数据替换该分量并转换回 RGB。这样，您可以保留较低质量的颜色数据，但将其与较高质量的亮度数据结合起来。
现在已经很晚了，所以我可能明天再写代码，但它看起来大致是这样的:
from PIL import Image
# Load low quality colour image and convert to HSV
lowQualColour = Image.open('colour.png')
HSV = lowQualColour.convert('HSV')
# Split channels, discarding Luminance
H, S, _ = HSV.split()
# Load high quality luminance as single channel
hiQualLuminance = Image.open('luminance.png').convert('L')
# Merge with colour channels and revert to RGB
result = Image.merge('HSV', (H,S,hiQualLuminance)).convert('RGB')
关于image-processing - Python实现Gimp的亮度图层模式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/66282590/