그림 9-14는 최근방 이웃 보간법, 양선형 보간법, 3차 회선 보간법에 의한 영상의 크기 변환 결과를 비교하기 위해 나타내었다. 그림 9-14(a)는 256×256 크기의 입력 영상 stop.bmp 영상이다. 입력 영상을 각각 최근방 이웃 보간법, 양선형 보간법, 3차 회선 보간법을 이용하여 1024×1024 크기로 확대하고, 확대된 결과 영상의 일부분을 그림 9-14(b)~(d)에 순서대로 나타내었다. 확실히 최근방 이웃 보간법에 의해 확대된 결과 영상은 계단 현상으로 인해 글자 윤곽이 많이 거칠어진 반면, 양선형 보간법과 3차 회선 보간법에 의해 생성된 영상은 좀 더 부드러운 결과 영상을 생성한 것을 확인할 수 있다. 양선형 보간법과 3차 회선 보간법에 의해 확대된 영상은 거의 유사한 영상 품질을 보여주지만, 3차 회선 보간법에 의한 결과 영상에서의 글자 윤곽이 미세하게 더 선명한 느낌을 주는 것으로 보인다.
영상을 큰 비율로 축소할 때 고려해야 할 점이 있다. 한 두 픽셀로 구성된 점 또는 선이 존재하는 영상의 경우, 한꺼번에 큰 비율로 영상을 축소할 경우 원본 영상의 점 또는 선이 사라지는 경우가 발생할 수 있다. 그림 9-15(a)는 한 픽셀 또는 두 픽셀로 이루어진 직선들로 구성된 shrinking.bmp 파일이다. 이 영상의 가로와 세로 크기는 각각 256픽셀이다. 이 영상을 최근방 이웃 보간법을 이용하여 128×128의 크기로 축소한 영상이 그림 9-15(b) 영상이다. 자세히 살펴보면 좌상단 사각형의 세로 선분이 사라졌고, 삼각형의 빗변이 점선처럼 끊어지는 것을 볼 수 있다. 다른 몇몇 직선들도 사라진 것을 발견할 수 있다. 양선형 보간법이나 3차 회선 보간법을 사용하면 다소 나은 결과를 얻을 수 있지만, 축소 비율이 커질 경우 동일한 문제점이 발생할 수 있다. 이러한 현상을 방지하려면, 영상을 축소하기 전에 입력 영상을 부드럽게 변환하는 것이 좋다. 예를 들어 입력 영상인 그림 9-15(a)에 대해 3×3 크기의 평균 값 필터를 수행한 후 동일한 방법으로 영상을 축소하면 그림 9-15(c)와 같이 원본 영상의 직선 성분이 모두 존재하는 결과 영상을 얻을 수 있다.
