La risposta diretta è che alla fine no. In moltissimi casi, si tratta di una questione di gusti. Tre persone che guardano versioni ridimensionate di una particolare immagine potrebbero (e spesso avranno) tre opinioni diverse su quale sia la migliore. Il meglio che puoi fare è scegliere quali caratteristiche di un'immagine consideri importanti e scegliere un metodo basato su quello.
Ad esempio, il vicino più vicino fa un ottimo lavoro nel mantenere spigoli vivi sulle linee, molto più della maggior parte dei metodi di interpolazione. Allo stesso tempo, quando applicato a cose che dovrebbero apparire "lisce" (ad es. Cielo blu chiaro) può produrre artefatti che assomigliano a bordi.
È vero anche il contrario: l'interpolazione può aiutare a smussare i gradienti, ma tende anche a "smussare" quelli che dovrebbero essere spigoli vivi. Se vai troppo lontano, i dettagli più fini possono essere cancellati completamente.
La maggior parte dei metodi migliori sono in qualche modo adattivi. Semplificando considerevolmente, stimano la "nitidezza" dei gradienti contenuti nei dati originali e tentano di mantenere approssimativamente lo stesso livello di levigatezza / nitidezza presente nell'originale. L'adattamento viene normalmente eseguito scansionando l'immagine in blocchi e applicando l'adattamento su base blocco per blocco.
Ad esempio, se si dispone di un paesaggio con un cielo blu chiaro e alberi con molti dettagli precisi (rami, foglie, ecc.), Si applicherà molto meno levigatura ai rami che al cielo.
Vi sono, tuttavia, vari modi per stimare i gradienti, nessuno dei quali è perfetto, e varie dimensioni di finestre, nessuna delle quali è l'ideale per tutte le immagini. Ciò lascia spazio a una discreta differenza anche tra algoritmi adattativi.
