图像插值技术作为图像处理中一个基础的、重要的分支,诸如在军事雷达图像、图像压缩、图像分辨率调整等领域中发挥着极其重要的作用。由于包括双线性插值、立方卷积插值(cubic convolution interpolation,CCI)在内的传统插值算法自身固有的局限性,使得插值后获得的重构图像容易产生锯齿边缘或细节模糊现象。针对传统插值算法的不足,一种结合最小二乘法思想的立方卷积样条插值(cubic convolution spline interpolation,CCSI)算法得以提出。仿真结果表明 CCSI算法性能优越,并且可以搭配基于离散余弦变换(DCT)的图像或视频编解码器使用,以提升高压缩比下的编码性能。但是CCSI算法存在计算复杂度较高和步骤繁琐的缺点,使得算法的应用受到了一定的限制,以至于其硬件实现的研究有所缺失。为了降低CCSI算法计算复杂度的同时保持重构图像质量以及将算法进行FPGA实现,本文做了如下的研究工作:1.系统回顾了图像插值技术,包括传统的线性插值算法以及CCSI算法,分析了这些插值算法的性能差异。2.重点研究了 CCSI算法,借鉴CCI函数的边界扩展条件,将用于循环卷积部分的直接计算方法所需的11个滤波系数减至5个,提出了基于低复杂度直接计算的CCSI算法。仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时仍然保持了重构图像的主客观质量。3.将传统意义上分步骤的CCSI算法进行简单化;同样使用边界扩展条件,减少了所需的滤波系数,提出了低复杂度简单化的CCSI算法。仿真结果表明,该算法在简化步骤的同时仍然保持了重构图像的主客观质量,更易于硬件实现。4.研究了基于低复杂度直接计算的CCSI算法和低复杂度简单化的CCSI算法的FPGA实现。完成了上述两种方案的CCSI压缩模块以及CCI插值模块的设计。