图像插值作为图像处理领域最基础的内容之一,其主要目的是通过低分辨率图像上已知的像素值来获得高分辨率图像上未知的像素值。目前图像插值技术涉及到了人们生活的各个方面,如航天航空、生物学工程、机器视觉等方面。随着当前移动互联网的发展,人们获取图像大多是通过移动设备,作为全球使用人数最多的移动操作系统Android,如何在其平台上高效地处理图像信息就更有研究和应用价值。本文旨在研究能在Android平台上实时放大且能高效地保持边缘信息的图像插值方法。根据对现有算法的分析和目前Android平台上高清数字图像方面的发展需求,本文提出了基于曲线曲面细分方法的图像放大方法。主要研究内容如下:1.针对图像插值过程中因连续性造成的图像模糊,本文提出了基于Android平台的不连续B样条插值。该算法在平滑区域用传统的3次非均匀B样条对图像进行插值,在边缘像素点处设置恰当的重节点来生成间断B样条插值,从而在边缘上产生与边缘像素值大小相同的颜色值来确保图像边缘的清晰。实验表明,该方法能够很好地保留图像的纹理方向,并能得到较好的插值结果。2.由于不连续B样条插值算法只考虑了图像水平和垂直方向上的图像边缘,本文进一步提出了基于有理Loop细分曲面的插值算法。该算法首先将图像数据转化为三角网格,然后设置合理的权重系数来控制三角网格上不同像素点所占的比重,在保证在插值过程中产生更锐利的图像边缘同时来提高图像的分辨率。由于该方法是基于三角剖分网格的,因此除了能处理图像垂直和水平方向上的边缘信息,图像的45°和135°方向上的边缘信息也能较好地保持。本文提出的两种图像插值算法都是在Android平台上实现的,在提高图像质量的同时也满足了安卓用户对于快速高效的获取高分辨率图像的需求。