图像缩放技术的研究是图像处理技术中的研究重点。图像的分辨率调整和格式变换,都需要用到图像缩放技术。随着大规模集成电路技术的发展,利用硬件实现图像缩放己成为图像处理研究的一个重要课题。图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足,出现了许多基于边缘改进的算法。本文首先根据一系列的主客观图像质量评估方法和计算复杂度等指标分析并比较了多种传统的和基于边沿自适应的插值算法,重点分析了具有比较高的边沿识别率和比较好滤波效果的基于图像块模型的自适应滤波算法。并针对其只能进行2的倍数缩放的局限以及滤波算法过于复杂,不利于硬件实现高速运算结构的缺点进行改进。用基于图像边沿方向的多点插值算法取代运算复杂的有向滤波算法。改进后的算法不仅进一步提高了图像质量,而且可以实现了任意倍数的图像缩放,如果用在特定的缩放固定倍数的系统中,其硬件复杂度可大大降低,适于VLSI实现。改进后的算法首先将图像划分为若干4x4图像块,对各个图像块的特性进行分析,以识别出图像的边缘特征。如果该图像块像素最大值和最小值之差小于某个域值,又或者该图像块没有呈现出一定的方向性,就把这个图像块归类为均匀内容的图像块。否则,将之归类为边缘内容的图像块。然后对边缘内容的图像块进行基于图像边沿方向的多点插值,而对均匀内容的图像块进行普通的双线性插值滤波,从而克服一般滤波器滤波时将图像中边沿内容模糊化的问题。本文对该算法进行硬件设计。仿真结果显示实现本算法的硬件电路完全可以实现高性能的图像缩放处理。