इसका सीधा जवाब है कि आखिरकार, आप नहीं। भयानक मामलों में, यह स्वाद के सवाल पर उतर जाता है। एक विशेष छवि के संशोधित संस्करणों को देखने वाले तीन लोग (और अक्सर) तीन अलग-अलग राय होंगे जिनके बारे में सबसे अच्छा है। आप जो सबसे अच्छा कर सकते हैं, उसके बारे में एक छवि की कौन-सी विशेषताएं महत्वपूर्ण हैं, और इसके आधार पर एक विधि चुनें।
उदाहरण के लिए, निकटतम पड़ोसी लाइनों पर तेज किनारों को बनाए रखने का काफी अच्छा काम करता है - अधिकांश प्रक्षेप तरीकों की तुलना में बहुत अधिक। इसी समय, यह उन चीजों पर लागू किया जा सकता है, जिन्हें "चिकनी" दिखना चाहिए (जैसे, स्पष्ट नीला आकाश) यह उन कलाकृतियों का उत्पादन कर सकता है जो किनारों की तरह दिखते हैं।
इसका उल्टा भी सच है: प्रक्षेप आसान ग्रेडिएंट्स की मदद कर सकता है, लेकिन यह भी "सुचारू" हो जाता है जो तेज किनारों होना चाहिए। यदि आप बहुत दूर जाते हैं, तो बारीक विवरण को पूरी तरह से मिटा दिया जा सकता है।
अधिकांश बेहतर तरीके कुछ हद तक अनुकूल हैं। सरल रूप से सरल करते हुए, वे अनुमान लगाते हैं कि मूल डेटा में "रोगियों" का कितना तीक्ष्ण प्रभाव होता है और मूल रूप से मौजूद चिकनाई / तीक्ष्णता का लगभग उसी स्तर को बनाए रखने का प्रयास होता है। अनुकूलन आमतौर पर ब्लॉक में चित्र को स्कैन करके और ब्लॉक-बाय-ब्लॉक आधार पर अनुकूलन को लागू करने के द्वारा किया जाता है।
उदाहरण के लिए, यदि आपके पास स्पष्ट नीले आकाश के साथ एक परिदृश्य है और बहुत सारे विस्तृत विवरण (शाखाएं, पत्ते, आदि) के साथ पेड़ हैं, तो यह आकाश की तुलना में शाखाओं के लिए बहुत कम चौरसाई लागू करेगा।
हालाँकि, ग्रेडिएंट्स के आकलन के विभिन्न तरीके हैं, जिनमें से कोई भी सही नहीं है, और विभिन्न आकार की खिड़कियां, जिनमें से कोई भी सभी चित्रों के लिए आदर्श नहीं है। यह अनुकूली एल्गोरिदम के बीच भी काफी अंतर के लिए जगह छोड़ता है।
