图像缩放在图像处理领域中,发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换,都需要用到图像缩放技术。图像放大和缩小(简称缩放或放缩)是图像处理的一种基本操作。所谓图像缩放是指改变图像的分辨率。图像的这种处理手法在图像显示、传输(通信)、图像分析以及动画制作、电影合成等方面有着相当广泛的应用。目前专门基于图像缩小的研究很少,而传统缩放插值算法缩小效果并不理想,尤其是当缩小比例变小时,会出现边缘锯齿状和部分信息丢失的现象。为了消除传统插值算法细节模糊和边缘锯齿化,本文提出一种新颖的基于图像子块加权缩小的自适应修正算法。算法思想主要是:首先,通过对加权平均缩小后得到的低分辨率图像进行对比拉伸处理,然后根据局部区域方差对整体图像的影响情况,对缩小图像像素点进行自适应修正。实验证明,算法克服了加权平均缩小后图像的边缘锯齿和模糊效应,使修正优化后的图像清晰。尤其对缩小比率大的图像质量的提高有较显著的效果。传统的插值算法由于实现原理的局限性,在图像放大时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统放大插值算法的这个不足本文又提出一种基于边缘梯度多方向优化的加权插值放大算法。算法通过借鉴一种基于梯度信息的加权插值方法的优点,将该方法成功运用到基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法中,使得这种基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法在提高图像放大的插值精度上有显著的效果。通过大量的实验数据与效果图,验证了本文中提出的两种分别针对图像缩小和图像放大插值算法的可行性和有效性。