Я имею в виду, в основном, методы повторной выборки Bilinear и Bicubi c. Оба эти метода предусматривают выборку 4 и 16 пикселей соответственно, первый из которых представляет собой 2x2 пикселей, ближайших к новому пикселю, а второй - 4x4, ближайших к нему.
Почему мы ограничиваем методы таким количеством пикселей хоть? Например, если я использую билинейную передискретизацию и следующее изображение 32x32 (красные блоки имеют размер 2x2, черные линии и точки представляют ближайший пиксель и накладывают новый размер изображения), и я хочу уменьшить его до 2x2, результат должен будет solid красным изображением, даже если исходное изображение почти полностью синее 
, не имеет ли смысла выбирать ВСЕ пиксели, которые "сопоставлены" с новым размером изображения, чтобы получить более точное представление цвета в этой области? Потому что ограничения, используемые в этих методах, кажутся мне просто ближайшим соседом с дополнительными шагами. Даже в случае, когда вы уменьшаете только небольшое количество (больше половины), не хотите ли вы взвесить исходные пиксели по степени их наложения, чтобы 3 красных пикселя, которые имеют только 0,05% каждого из их отображение на новый пиксель и 1 синий пиксель с отображением 0,85% не заглушают его?