在有限的设备条件下,人们希望通过插值的方法来更好地分辨图像的细节,提高图像的空间分辨率。由于插值后的图像都要求适合于人眼观察。而目前常用的插值算法直接处理图像的像素灰度值,如最近邻插值、双线性插值、双三次插值,它们只考虑了图像像素邻近点的相关性,未考虑全局的相关性,插值后的图像细节信息退化、边缘模糊,不适合人眼观察。由于人的视觉可以很快的辨认出突出的边缘和平滑部分,所以基于边缘的图像插值能够得到适应人视觉的高质量图像。小波变换是一种分层子带变换。用小波变换可以把图像信号分解成一些具有不同分辨率、频率特性和方向特性的子带信号,同时可以处理低频长时特性和高频短时特性,使图像的分解更适合于人的视觉系统特性。基于此,在本论文中,提出了一种新的使用基于边缘的小波图像插值。第一步：对五个比较常用的小波分别对其进行小波插值挑选出较优的小波进行下一步的小波插值,用峰值信噪比来评价插值结果,最后得出结论在条件一致的前提下,最小不对称小波la8小波可以得到较优的结果。第二步：对4幅经典的边缘图像进行小波分析,通过分析尺度问的重要小波系数之间的关系发现水平边缘对应HL子波的重要小波系数、垂直边缘对应LH子波的重要小波系数、45°边缘和135°边缘对应HH子波重要小波系数,最后分析三个相邻尺度间的高频小波系数,得到它们之间的相似关系,根据此相似关系对HL、LH、HH子波进行预测。第三步：根据预测算法得到高频小波系数矩阵{HL、LH、HH},用la8小波对{LL、HL、LH、HH}进行小波重构,得到放大的图像。用Matlab仿真实验验证了此算法比传统的最近邻插值、双线性插值、双三次插值的峰值信噪比都要高。