图像插值是图像放缩、旋转、几何矫正等图像操作的基础,是数字图像/视频处理中的一项重要任务。论文研究和分析了一批经典的图像插值算法,包括空间域算法和空间频率域算法,线性空间移不变插值算法和自适应插值算法。论文提出一种基于有理滤波的自适应模糊消除算子,分析了算子的空间域和空间频率域特性。论文将线性移不变插值、自适应模糊消除算子、对比度约束、迭代计算和双通道处理技术结合起来,形成一种自适应的图像插值解决方案。将该方案应用于低档数字相机图像的处理,提高了图像品质。论文首先研究图像插值理论。通过分析实际图像获取系统,建立图像的降质模型和插值重建模型,并对比研究了常见的图像插值问题仿真模型。阐述了单帧图像超分辨率问题的病态性和基于图像插值的超分辨率技术的可行性和局限性。在香农采样定理的框架下,论文从空间域和空间频率域两方面系统介绍了传统的线性移不变插值算法。空间域方法主要介绍了最近邻插值、线性插值、三次卷积插值、多项式插值、样条插值和高斯插值等。空间频域方法主要介绍了频谱补零、样本插零低通等。通过对传统的线性移不变图像插值算法的分析,归纳了线性移不变图像插值的共同技术缺陷和它们的理论成因。然后,论文详细介绍了双通道插值、分形插值、小波插值、定向插值、偏微分方程插值、有理插值等现代自适应图像插值技术,讨论了各算法的优势和局限性。自适应插值技术的插值效果比线性移不变插值技术有了较大的改善,但算法复杂计算量大,在实际图像处理系统中应用困难。因而,通过消除线性移不变算法造成的边缘细节模糊改善插值图像品质的插值后处理技术得到了发展。有理滤波器引入被滤波信号的局部统计量调节滤波系数,能够适应不同的信号特征,具有很强的自适应能力。论文提出一种有理滤波模糊消除算子,并推导了算子的二维形式。对一维阶跃信号和二维阶跃信号的插值重建仿真实验验证了算子的自适应模糊消除能力。论文进一步提出了一种基于该模糊消除算子的图像插值解决方案。方案中引入图像整体对比度约束,使处理结果具有足够的清晰度。采用双通道的处理方法,避开对插值图像的低频成分(图像背景)的滤波增强,保持了插值结果在背景区域的高阶平滑并减少了算法计算量。论文工作对大量自然图像进行了插值重建仿真实验和插值算法对比实验。通过实验图像、频谱的视觉对比及图像分辨率、峰值信噪比、Q值等客观图像质量指标,评价了插值方案的图像重建性能。最后,论文将自适应图像插值方案应用于实验相机图像的分辨率增强,解决