縮小補完方法の選択肢

超解像AIにより画像の拡大処理は、新しいステージになったと言えると思います。そうなると劣化を気にせず拡大処理が出来るようになるので画像加工の自由度は格段に向上します。従来、劣化を恐れて拡大縮小処理の回数を制限したりしましたが、比較的自由に拡大縮小処理が出来るようになったわけです。 しかし、縮小処理に関しては未だに注意が必要です。特に線画や漫画原稿、UIパーツ、ドット絵など精密さを要求される画像では、単なる縮小でも情報が失われたり、ジャギー（ギザギザ）が発生したりします。 そのため、縮小処理においても「補完アルゴリズムの選択」が極めて重要になります。本記事では、代表的な縮小補完方法の選択肢を整理し、その特徴や適用例を比較してみたいと思います。 1. Nearest Neighbor（最近傍補間） 処理速度：高速 画質：ギザギザ・粗い（ピクセルの段差が目立つ） 用途：ドット絵、ピクセルアート、