随着多媒体技术和计算机网络的快速发展,图像插值技术广泛地应用在军事、医疗、航天等多个领域。高分辨率图像可以给人提供准确和详细的信息,对人们的工作、生活起到积极的作用。本文主要研究图像插值技术,通过克服现有算法中的不足,得到效果更好的高分辨率图像。本文内容主要包括三个部分,首先分析了图像插值技术的国内外研究现状,介绍了现有的图像插值算法,将现有插值算法大致分为传统插值算法、基于边缘的插值算法和基于小波域的插值算法三类,并介绍部分现有插值算法的原理,通过仿真算法,分析算法的优势及不足。然后对基于Curvelet变换的图像插值算法做了分析,仿真分析原算法,并将Curvelet变换得到的系数矩阵划分为八个方向,即定义出每个像素点沿八个方向的方向因子,从而更精细地刻画出图像的纹理方向特征,根据方向因子的特点设计插值权重系数,得到对纹理方向图像插值效果较好的算法。接着对基于梯度场的图像插值重建算法做了分析,此算法可以很好地保持图像的边缘信息,得到边缘效果较好的高分辨率图像,但算法中使用大量的参数影响插值的质量。因此,本文分析原算法中各参数对插值重建结果的影响,并通过大量的测试统计出一组对插值重建效果较好的参数,使插值的效果较原算法得到提升。然后使用迭代反投影和非局部均值相结合的方法对高分辨率图像进行增强处理,并与现有插值算法比较,结果显示,改进算法可以较好地保持图像的边缘特征,主观视觉效果和客观评价指标都有提高。最后,设计了图像插值算法的软件系统,通过系统更直观地展现算法的有效性。