Interpolación
Métodos matemáticos para estimar nuevos valores de píxeles durante el escalado, rotación o deformación de imágenes. Equilibra calidad y costo computacional.
La interpolación es el proceso matemático de estimar valores de píxeles en coordenadas no enteras durante transformaciones geométricas como redimensionado, rotación y corrección de distorsión. Dado que las imágenes digitales son cuadrículas discretas de píxeles, calcular valores entre muestras existentes requiere interpolación a partir de píxeles circundantes.
Algoritmos comunes en orden de calidad:
- Vecino más cercano: Usa el valor del píxel más cercano. El más rápido pero produce bordes dentados (aliasing). Ideal para pixel art donde los bordes nítidos deben preservarse
- Bilineal: Promedio ponderado de 4 píxeles circundantes (cuadrícula 2×2). Más suave que el vecino más cercano pero introduce ligero desenfoque. Estándar para aplicaciones en tiempo real
- Bicúbica: Usa 16 píxeles circundantes (cuadrícula 4×4) con ponderación polinómica cúbica. Más nítida que la bilineal con mejor preservación de bordes. Método predeterminado de Photoshop
- Lanczos: Basada en la función sinc. Produce los resultados más nítidos pero es computacionalmente costosa. Puede introducir artefactos de ringing cerca de bordes de alto contraste
Guía de selección por caso de uso:
- Reducción: Lanczos o bicúbica con prefiltro antialiasing para prevenir moiré y aliasing
- Ampliación: Bicúbica (variante más nítida) o superresolución con IA. La interpolación tradicional tiene límites inherentes para grandes factores de ampliación
- Renderizado en tiempo real: Bilineal. El estándar de muestreo de texturas GPU, ofreciendo calidad aceptable a costo mínimo
CSS image-rendering controla la interpolación del navegador: pixelated fuerza el vecino más cercano para visualización retro de pixel art, mientras que crisp-edges intenta preservar bordes sin suavizado.