图像插值是数字图像处理中一项重要技术。传统插值算法模型简单,容易实现,它们原理基本相同,即需要找到与输出图像相对应的输入图像点,然后再通过计算该点附近某一像素集合的加权平均值来指定输出像素的灰度值,其他像素点都不考虑;他们之间的区别主要在于点周围像素序列的取法不同。传统插值算法已能达到较好的视觉效果,但是由于它们不能很好地处理图像中剧烈跳变的局部特征,如:边缘、纹理等细节,导致放大图像的边缘细节模糊。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边缘检测的边缘梯度多方向优化插值算法,并采用两种方法实现。算法思想主要是通过对经典插值算法放大后得到的高分辨率图像先进行边缘检测,然后根据多方向边缘梯度变化,对边缘邻接像素点进行自相关模糊消除优化插值;多倍放大时采取小倍率循环修正方式实现。实验证明,算法对传统插值算法放大后的图像边缘锯齿和模糊效应大大改善,使修正优化后的图像清晰。对于RGB彩色图像先进行各分量色融合,再边缘检测,对提高图像质量也取得了明显的效果。处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量,本文提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。算法实现上设计出两种方案。主要是通过阈值控制方式分类像素点,采用双通道达到快速插值的目的;根据空间域内多个方向邻近像素点的相关特性,利用与待内插点相邻6个降采样像素点对高分辨率图像插值。实验证明,该算法大大降低了运算复杂度,提高了插值速度,并得到了视觉质量较好的插值图像。实验应用于自然景物、文字图像和人物图片等几类图像,通过大量的实验数据与效果图,验证了本文两种图像插值算法的可行性和有效性。