La respuesta directa es que, en última instancia, no. En muchos casos, se trata de una cuestión de gustos. Tres personas que miran versiones redimensionadas de una imagen en particular podrían (y a menudo tendrán) tres opiniones diferentes sobre cuál es la mejor. Lo mejor que puede hacer es elegir qué características de una imagen considera importantes y elegir un método basado en eso.
Por ejemplo, el vecino más cercano hace un buen trabajo al mantener bordes afilados en las líneas, mucho más que la mayoría de los métodos de interpolación. Al mismo tiempo, cuando se aplica a cosas que deberían verse "suaves" (p. Ej., Cielo azul claro), puede producir artefactos que parecen bordes.
Lo contrario también es cierto: la interpolación puede ayudar a suavizar los gradientes, pero también tiende a "suavizar" lo que deberían ser bordes afilados. Si va demasiado lejos, los detalles finos se pueden borrar por completo.
La mayoría de los mejores métodos son adaptativos hasta cierto punto. Simplificando considerablemente, estiman cuán "agudo" de los gradientes contienen los datos originales e intentan mantener aproximadamente el mismo nivel de suavidad / nitidez que está presente en el original. La adaptación se realiza normalmente escaneando la imagen en bloques y aplicando la adaptación bloque por bloque.
Por ejemplo, si tiene un paisaje con un cielo azul claro y árboles con muchos detalles finos (ramas, hojas, etc.), se aplicará mucho menos suavizado a las ramas que al cielo.
Sin embargo, hay varias formas de estimar gradientes, ninguna de las cuales es perfecta, y varios tamaños de ventanas, ninguna de las cuales es ideal para todas las imágenes. Eso deja espacio para una buena cantidad de diferencia incluso entre algoritmos adaptativos.
