バイリニア法は、画像拡大や縮小などのリサイズ処理において周囲の4ピクセルから滑らかな中間色を計算する補間アルゴリズムです。処理速度と画質のバランスが良いのが特徴で、ディープラーニングの画像認識や生成AIの前処理で多用されます。
バイリニア法とは
バイリニア法（双一次補間）とは、デジタル画像のリサイズ処理や変形を行う際に、ある座標の色情報を決定するため周囲の4つのピクセル値を用いて線形補間を行う手法です。
詳しく解説
コンピュータビジョンやディープラーニングの世界では、入力画像の解像度を統一するためにリサイズ処理が不可欠です。バイリニア法は、目的の座標を囲む上下左右の4つのピクセルを参照し、それぞれの距離に応じた重み付け平均をとることで新しいピクセルの色を算出します。最近傍補間と比較してジャギー（階段状のギザギザ）が目立ちにくく、かつバイキュービック法などの高次な手法に比べて計算コストが低いため、処理速度と画質のバランスに優れる標準的な手法として広く採用されています。
具体例・使われ方
畳み込みニューラルネットワークへ入力する前に、様々な解像度の画像を指定サイズに統一する前処理としてバイリニア法が使われます。また、セグメンテーションモデルのデコーダー部において、特徴マップの解像度を段階的に復元するためにも利用されます。
似た用語との違い
最近傍補間法は最も近い1つのピクセルの値をそのままコピーするため高速ですが画像が粗くなります。一方、バイキュービック法は周囲16ピクセルを参照するためより滑らかで高画質になりますが計算量が増加します。バイリニア法はこれらの中間に位置するバランス型の補間アルゴリズムです。
注意点
バイリニア法は画像の拡大時に輪郭がぼやけやすいという欠点があります。また、縮小時にはエイリアシング（モアレや偽像）が発生する場合があり、高精度な生成AIや超解像タスクでは単体のバイリニア法だけでは画質が不十分なケースがあります。