最近傍補間とは、画像処理や機械学習のデータ前処理において、拡大や縮小を行う際に対象ピクセルの最も近い画素の値をそのままコピーして埋める最も単純な補間手法です。計算コストが非常に低い一方、ジャギーと呼ばれる階段状のざらつきが発生しやすい特徴があります。
最近傍補間とは
最近傍補間とは、画像やデータのサイズを変更する際に、新しく生成する位置に最も近い既存の画素の値をそのまま採用して隙間を埋める手法です。
詳しく解説
最近傍補間は英語でNearest-Neighbor Interpolationと呼ばれ、画像処理や機械学習の画像リサイズにおける基本的なアルゴリズムの一つです。処理の仕組みが極めてシンプルであるため、計算量が少なく高速に実行できるという背景があります。ディープラーニングモデルに画像を入力する前のデータ前処理などにおいて、リアルタイム性が求められる場面で利用されてきました。しかし、周辺の画素の色を考慮して滑らかにつなぐ処理を行わないため、画質の滑らかさが失われるという重要性があります。
具体例・使われ方
AIモデルの学習用に数万枚の画像を効率よく一括リサイズする際や、ピクセルアートのドット絵を拡大して表示する場面などで利用されます。
似た用語との違い
バイリニア法やバイキュービック法などの他の補間手法が周辺の複数画素を参照して滑らかなグラデーションを生成するのに対し、最近傍補間は最も近い1画素の値をそのまま使うため処理が高速ですが、輪郭がカクカクしやすい違いがあります。
注意点
画像を拡大した際に輪郭がギザギザになるモザイク状の劣化（ジャギー）が目立ちやすいため、高精度な推論が求められる画像認識や超解像タスクの入力データ作成には注意が必要です。
この解説は役に立ちましたか？誤りが含まれる場合はご報告いただけますと幸いです。
更新日時: 2026年9月19日 20:30