
English: 
Well, We covered bilinear interpolation and nearest neighbor interpolation,
Um, Which obviously see a lot of use in any kind of imagery sampling.
But of course the one we all use now is Bicubic, and I kinda left that one hanging,
So let's talk about how that works.
Thinking back to where we were before, we're looking side on.
And what we're doing really, is trying to find some values in between where the pixels are.
Right, because if we're resizing the image, or we're moving an image, the NEW locations we've got won't necessarily match up with the previous ones.
So, if this is our image here, these are my 4 actual pixels
Right, nearest neighbor will just sample between these pixels, depending on which one's nearest.
So it'll sort on go along like this and then it'll go like this

Turkish: 
Eh, bilinear enterpolasyonu ve en yakın komşu enterpolasyonunu ele aldık,
Her türlü görüntü örneklemesinde açıkça bir çok kullanım görüyoruz.
Ama elbette şimdi hepimizin kullandığı tek şey Bicubic, ve ben de bir tanesini asılı bıraktım.
Öyleyse bunun nasıl çalıştığı hakkında konuşalım.
Daha önce bulunduğumuz yere geri dönüp düşünerek tarafa bakıyoruz.
Ve gerçekte yaptığımız şey, piksellerin nerede olduğu arasında bazı değerler bulmaya çalışmak.
Doğru, çünkü resmi yeniden boyutlandırıyorsak veya bir görüntüyü taşıyorsak, sahip olduğumuz YENİ konumların öncekilerle eşleşmesi gerekmez.
Yani, buradaki bizim görüntümüzse, bunlar benim 4 gerçek pikselim.
Doğru, en yakın komşu hangisinin en yakınına bağlı olarak bu piksellerin arasında sadece örnekleme yapacaktır.
Böylece böyle devam eder ve sonra böyle gider
