バイリニアおよびバイキュービックアルゴリズム.
は、ピクセルの色の値を内挿することで機能し、元のマテリアルに離散的な遷移がある場合でも、出力に連続的な遷移を導入する。これは連続トーン画像には望ましいが、このアルゴリズムは、線画には望ましくない方法で（シャープなエッジ）を低減する。は、計算コストの増加とともに、大幅に優れた結果をもたらす。
シンクとランチョスのリサンプリング.
理論上、は、完全に帯域制限された信号に対して可能な限り最良の再構成を提供する。実際には、シンク・リサンプリングの背後にある仮定は、実際のデジタル画像では完全には満たされていない。シンク法の近似であるは、より良い結果をもたらす。バイキュービック補間は、ランチョス・リサンプリングの計算効率の高い近似と見なすことができる。
ボックスサンプリング.
この問題の簡単な解決策は、ボックスサンプリングです。これは、ターゲットピクセルを元の画像のボックスと見なし、ボックス内のすべてのピクセルをサンプリングすることである。これにより、すべての入力ピクセルが出力に寄与することが保証される。このアルゴリズムの主な弱点は、最適化が難しい。
フーリエ変換法.
フーリエ変換に基づく単純な補間は、周波数領域にゼロ成分を埋め込む（スムーズなウィンドウベースのアプローチはを低減する）。詳細の良好な保存（または回復）に加えて、注目すべきは、左の境界から右の境界への（およびその逆の）コンテンツのリンギングと循環ブリーディングである。
エッジ指向補間.
エッジ指向補間アルゴリズムは、階段のアーチファクトを導入する可能性がある他のアルゴリズムとは異なり、スケーリング後に画像のエッジを保持することを目的としている。
ベクトル化.
深層畳み込みニューラルネットワーク.
アプリケーション.
全般的.
画像スケーリングは、他のアプリケーションの中でも、 ウェブブラウザ、画像エディタ、画像およびファイルビューア、ソフトウェア拡大鏡、デジタルズーム、サムネイル画像の生成プロセス、および画面やプリンタを介して画像を出力するときに使用される。
ビデオ.
ピクセルアートスケーリング.