¿Diferencia entre la interpolación None, Linear, Cubic y Sinc (Lanczos3) en el escalado de imágenes?

Al escalar imágenes en GIMP en la sección Calidad , se me solicitó elegir una de las siguientes interpolaciones:

• Ninguna
• Lineal
• Cúbico
• Sinc (Lanczos3)

¿Cuál es la diferencia entre estos y cuál es el mejor en términos de calidad / pérdida?

Estas cuatro opciones definen cómo escalar la imagen. Cada opción describe un algoritmo utilizado para hacer esto. Ver muestreo de imagen .

Ninguno: se utiliza el algoritmo de vecino más cercano. No hay suavizado después de escalar.
Lineal : los píxeles táctiles promedian sus valores.
Cúbico : los píxeles táctiles promedian sus valores para que los píxeles centrales mantengan el mayor valor.
Lanczos : los píxeles se pasan a un algoritmo que promedia su color / alfa usando funciones sinc (similar a la interpolación sinusoidal, algo así como cúbico).

Ninguno de estos algoritmos es directamente superior, como lo describen los enlaces. En cambio, sería mejor enumerar las situaciones en las que más le gustaría usar una sobre la otra:

Ninguno (vecino más cercano): utilícelo cuando no desee absolutamente ningún muestreo (desenfoque) de la imagen.

Lineal: utilícelo cuando tenga texto muy pequeño; La interpolación cúbica suele ser mejor de lo contrario. Esto produce bordes borrosos, pero irregulares.

Cúbico: uso para la mayoría de las imágenes. A menos que la imagen sea muy pequeña o increíblemente detallada, la interpolación cúbica y bicúbica ayuda a mantener los bordes suaves. Según Wikipedia, a veces puede aumentar el contraste percibido o causar artefactos.

Lanczos: este método de interpolación es muy parecido al cúbico, excepto que en lugar de difuminar, crea un patrón de "timbre". El beneficio es que puede manejar gráficos detallados sin desenfoque como los filtros cúbicos.

Prefiero el vecino más cercano para pixel art, lineal o lanczos para texto pequeño y cúbico para todo lo demás. Estas elecciones son subjetivas y de ninguna manera son los usos 'adecuados' para los algoritmos.