近40年来,随着计算机技术和超大规模集成电路的迅速发展,图像处理有了突飞猛进的发展。图像插值技术作为图像处理最基本的操作,在图像处理领域中,作用越来越显著。图像格式间的转换、图像质量的改善及图像重建等都要用到插值技术。经典的插值法侧重于图像的平滑,从而取得良好的视觉效果,但这类方法在保持图像平滑的同时常常导致插值后的图像边缘模糊,视觉效果不理想,抗造声能力差。而图像的边缘信息是影响图像视觉效果的重要因素,同时也是目标识别与跟踪、图像匹配、图像配准等图像处理中的关键因素。因此,针对这一问题,现有方法多使用基于边缘的自适应法实现图像平滑和边缘保持的兼顾,该类方法处理后的图像边缘清晰,视觉效果得到明显改善,但其抗噪声能力仍然没有得到提高。尤其是近年来,随着生活质量的不断改善,人们对图像分辨率及清晰度的要求越来越高,使用各种插值方法提高图像分辨率及清晰度的同时,图像的噪声也得到了放大,这大大降低了插值图像的视觉效果。　　为在改善图像边缘区域及平滑区域插值效果的同时,提高插值图像的抗噪声能力,本文做了以下三个方面的研究工作:　　(1)对现有插值方法(包括sin c函数插值法、最近邻插值法、双线性插值法、立方卷积插值法、基于面积模型的插值法及基于边缘的自适应法)进行了分析、　　研究,总结了这些插值方法的优、缺点及其产生的原因。重点研究了基于边缘的自适应法;　　(2)提出了一种改进的局部自适应数字图像插值法(ILSI)。ILSI主要做了两个方面的改进:第一,改善了平坦区域及边缘区域的图像插值效果;第二,在保证图像质量不下降的同时,提高了插值图像的抗噪声能力及插值算法的执行效率;　　(3)从主观视觉效果和客观质量评价参数两个角度出发,比较、分析了各种插值算法的软件仿真结果。最后得出结论:ILSI算法克服了经典插值法存在的边缘锯齿、模糊效应及现有边缘自适应方法抑制噪声能力差的缺陷,插值后的图像边缘清晰,呈现出良好的视觉效果。