Bitmaps , за разлика от векторни графики , не осигуряват достатъчно данни, за да мащабирате изображението широко – ако се опитате да го направи по- голяма , се изисква повече данни , отколкото пикселите първоначално записани . За да получите около това , оразмеряване на изображения използва техника, известна като “ интерполация “ – опитва да “ Предполагам, че“ липсващите пиксели , въз основа на стойностите за цветовете на своите съседи . Две интерполация техники, bicubic и bilnear , са особено често срещани при обработка на изображения . Bicubic срещу Bilinear

Bilinear интерполация е сравнително проста техника , не е много по-сложно от “ най-близкия съсед “ интерполация – където пикселните празнини се попълват чрез просто копиране на съседни пиксела. За всеки “ изчезнали“ пиксел ( пикселите , които трябва да бъдат създадени, за да взриви образа ) метода на билинейна отнема четирите точки, които са най-близо при диагоналните ъгли и средните им стойности , за да се произведе средната пиксел . Bicubic интерполация , в контраст , отнема не само на най-близките четири диагонални пикселите , но техните най-близки точки , както и , в продължение на общо 16 пиксела. Наем Предимства на Bicubic интерполацията

<п > Тъй като всеки метод интерполация разчита на генериране на нови данни , всяка преоразмерява снимката е еднакво верни между интерполация техники по отношение на сурово съдържание информация. Разликата се състои главно в това как изображението се възприема от наблюдателя , и защото bicubic интерполация използва повече данни , резултатите обикновено са гладки . Bicubic интерполация създава плавни криви , отколкото билинейна интерполация , и въвежда по-малко “ артефакти „, или пиксели, които се открояват като на видно влоши очевидната качеството на изображението.