Interpolación del valor del vecino más cercano

En matemáticas aplicadas a gráficos por computadora, la interpolación por valor del vecino más cercano es un método avanzado de interpolación de imágenes . Este método rellena la ubicación vacía con el valor del píxel que corresponde a la menor diferencia absoluta cuando un conjunto de cuatro píxeles conocidos o vecinos no tiene moda.

Propuesto por Olivier Rukundo ^{[ 1 ]} en su tesis doctoral, ^{[ 2 ] [ 3 ]} el trabajo preliminar ^{[ 4 ]} presentado en el cuarto Taller Internacional sobre Inteligencia Computacional Avanzada , ^{[ 5 ]} se basó únicamente en el valor del píxel correspondiente a la menor diferencia absoluta ^{[ 6 ]} para lograr una imagen de alta resolución y visualmente agradable.

A fecha de 2025, el trabajo sobre interpolación de valores del vecino más cercano ha sido ampliamente citado en la comunidad científica , con más de 300 citas en Google Scholar y más de 100 en la base de datos Web of Science . El método ha sido referenciado en numerosos artículos de revistas revisadas por pares que abarcan campos como el procesamiento de imágenes , el procesamiento de señales , el aprendizaje profundo y la imagen médica . Algunos estudios destacados que han citado o analizado este enfoque incluyen:

• Red de cápsulas con fusión de características multiescala para la clasificación de actividad humana oculta – IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , vol. 72, 2023. ^{[ 7 ]}

• Aprendizaje de grafos espectrales con prior de autovectores centrales mediante GLASSO iterativo y proyección – IEEE Transactions on Signal Processing , vol. 72, 2024. ^{[ 8 ]}

• Aprendizaje de representaciones sesgadas por la forma para la detección de objetivos pequeños infrarrojos – IEEE Transactions on Multimedia , vol. 26, 2024. ^{[ 9 ]}

• Segmentación abdominal 3D de alta resolución con fusión de red de parches aleatorios – Análisis de imágenes médicas (revista) , volumen 69, abril de 2021. ^{[ 10 ]}