ニアレストネイバー補間（最近傍補間）は、画像やデータのサイズを変更する際、新しく生成される画素やデータポイントの値を、最も近い位置にある既存のデータからそのままコピーして補間する、最もシンプルで高速なアルゴリズムです。輪郭が崩れない利点がある一方、画像の拡大時にジャギー（階段状のぎざぎざ）が目立ちやすい特徴があります。
ニアレストネイバー補間とは
ニアレストネイバー補間とは、画像の解像度を変更したりデータをリサンプリングしたりする際に、未知の座標の値を最も物理的に近い位置にある既知のデータの値で補う、最も単純で計算負荷が低い補間方法（アルゴリズム）です。
詳しく解説
ニアレストネイバー補間は「最近傍補間法」とも呼ばれ、画像の拡大・縮小や座標変換などの画像処理、および機械学習のデータ前処理において広く用いられています。この手法の最大の特徴は、新しいピクセルの値を決定する際に、周囲の複数の画素を平均化したり重み付け計算をしたりせず、単純に最も近い1つの画素の値をそのまま複製（コピー）する点にあります。計算量が極めて少なく高速に処理できるため、リアルタイム処理やリソースが限られた環境での画像リサイズに適しています。しかし、周辺画素との滑らかな連続性を考慮しないため、拡大処理を行うと1つのピクセルがそのまま大きな四角いブロックとして視覚化され、境界部分にジャギーと呼ばれる階段状のぎざぎざやモザイクのようなノイズが発生しやすくなります。ディープラーニングにおける超解像技術やセグメンテーションタスクにおけるアップサンプリングの初期段階としても利用されることがあります。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、ピクセルアート（ドット絵）の拡大が挙げられます。ドット絵をぼかすことなく輪郭をクッキリ保ったまま2倍や4倍に拡大したい場合、ニアレストネイバー補間が最適です。また、機械学習のセグメンテーションマスク（正解ラベル画像）のサイズを変更する際、クラスIDを示す整数値を滑らかに補間して存在しない中間値（小数）にしてしまわないよう、必ずこの手法が選択されます。その他、簡易的なプレビュー画像の生成や、3Dグラフィックスにおける低解像度テクスチャのマッピング処理などにも用いられます。
似た用語との違い
ニアレストネイバー補間と混同されやすい概念として「バイリニア補間」や「バイキュービック補間（双三次補間）」があります。バイリニア補間は周囲の4画素、バイキュービック補間は周囲の16画素から加重平均を算出して滑らかなグラデーションを表現する手法です。これらは写真を拡大した際に滑らかで自然な画質を提供しますが、処理速度はニアレストネイバー補間よりも遅くなり、輪郭がややボケる傾向があります。また、ピクセルアートやカテゴリカルなラベルデータに対してバイリニア補間などを用いると、中間値が計算されてしまいデータが破損するため、ニアレストネイバー補間と使い分ける必要があります。
注意点
ニアレストネイバー補間を使用する際の主な注意点は、写真を拡大する用途には向かない点です。写真などの階調が連続している画像を拡大すると、ブロックノイズやジャギーが顕著になり、デジタル処理されたような不自然な見た目になります。また、画像をわずかに回転させるような幾何変換に適用すると、境界線がガタガタになり不自然さが強調されます。そのため、データ分析やコンピュータビジョンの前処理では、扱うデータが「連続値の画像（写真）」なのか「離散値のデータ（マスクやインデックス）」なのかを正しく判断し、適切なアルゴリズムを選択する必要があります。