数字图像是现代生活中重要的信息载体之一,广泛应用到社会生活的各个方面,越来越多的领域需要用到高分辨率的图像.但绝大多数数字化器记录图像的分辨率都比较低,由于硬件性能的限制,从硬件上着手改进需要付出比较昂贵的代价;对于网络传输的图像,由于网络带宽的限制和对传输速率的要求,也无法在网络上直接传输高分辨率的图像.因此,利用低分辨率的图像应用插值方法得到高分辨率图像成为人们追求的目标.此外,图像的几何畸变校正、图像旋转、镜像、变形等,也都要用到图像插值,图像插值是数字图像处理中最基本、最重要的技术.经典的图像插值方法都是基于经典的采样理论,实质上是对理想低通滤波器的逼近,因而损失了图像的高频部分,降低了图像的质量,导致插值后图像的边缘部分模糊.而图像边缘包含了一幅图像中最重要的信息,是图像最重要的特征之一,图像边缘的缺陷将严重影响插值后图像的视觉效果.因此,很多插值方法都致力于改善边缘部分的插值效果来提高整幅图像的视觉效果.该文针对人眼对图像边缘的敏感性,提出了一种对图像边缘的自适应插值方法.把双三次Coons曲面引入到图像插值过程中,以分片双三次Coons曲面为基础,建立原始的插值曲面模型.并根据图像的边缘特征,引入五个曲面形状控制参数,调整插值曲面的形状,把原始的插值曲面模型改进为带形状控制参数的插值曲面模型,这个改进的模型符合图像的边缘特征,解决了由于样条曲面的光滑性所带来的图像边缘模糊和走样的现象.在准确的描述数字图像的基础上,就可以反算插值点,根据需要的分辨率对插值曲面进行重采样得到高分辨率的插值图像.最后,通过大量的实际算例,验证了该文插值方法的有效性.在第六章中把该文方法应用于人物照片、文字图像、人造图像、自然景物和遥感图像等几类图像,得到了较好的数值结果和清晰的插值图像,大大改善了传统图像插值方法的平滑作用,保持了插值图像边缘清晰、自然、光滑,忠实反映了原始图像,提高了插值后图像的主观视觉效果.