Bezpośrednia odpowiedź brzmi: ostatecznie nie. W bardzo wielu przypadkach sprowadza się to do gustu. Trzy osoby oglądające zmienione wersje konkretnego obrazu mogą (i często będą) mieć trzy różne opinie na temat tego, który z nich jest najlepszy. Najlepsze, co możesz zrobić, to wybrać funkcje obrazu, które uważasz za ważne, i wybrać na tej podstawie metodę.
Na przykład najbliższy sąsiad nieźle sobie radzi z utrzymywaniem ostrych krawędzi na liniach - znacznie więcej niż większość metod interpolacji. Jednocześnie może przy zastosowaniu do rzeczy, które powinny wyglądać „gładko” (np. Czyste błękitne niebo), może wytwarzać artefakty, które wyglądają raczej jak krawędzie.
Odwrotna jest również prawda: interpolacja może pomóc w wygładzaniu gradientów, ale ma również tendencję do „wygładzania” ostrych krawędzi. Jeśli posuniesz się za daleko, drobne szczegóły mogą zostać całkowicie usunięte.
Większość lepszych metod jest do pewnego stopnia adaptacyjna. Znacząco upraszczając, szacują, jak „ostre” gradienty zawierają oryginalne dane i próbują utrzymać w przybliżeniu ten sam poziom gładkości / ostrości, jaki występuje w oryginale. Dostosowanie zwykle odbywa się poprzez zeskanowanie obrazu w blokach i zastosowanie dostosowania na zasadzie blok po bloku.
Na przykład, jeśli masz krajobraz z czystym, błękitnym niebem i drzewami z dużą ilością drobnych szczegółów (gałęzie, liście itp.), Spowoduje to o wiele mniej wygładzenie gałęzi niż nieba.
Istnieją jednak różne sposoby szacowania gradientów, z których żaden nie jest idealny, i różne rozmiary okien, z których żaden nie jest idealny dla wszystkich zdjęć. To pozostawia miejsce na sporą różnicę nawet między algorytmami adaptacyjnymi.
