最近鄰插值法的優點是計算量很小，算法也簡單，因此運算速度較快。但它僅使用離待測采樣點最近的像素的灰度值作為該采樣點的灰度值，而沒考慮其他相鄰像素點的影響，因而重新采樣后灰度值有明顯的不連續性，圖像質量損失較大，會產生明顯的馬賽克和鋸齒現象。
雙線性插值法效果要好於最近鄰插值，只是計算量稍大一些，算法復雜些，程序運行時間也稍長些，但縮放后圖像質量高，基本克服了最近鄰插值灰度值不連續的特點，因為它考慮了待測采樣點周圍四個直接鄰點對該采樣點的相關性影響。但是，此方法僅考慮待測樣點周圍四個直接鄰點灰度值的影響, 而未考慮到各鄰點間灰度值變化率的影響, 因此具有低通濾波器的性質, 從而導致縮放后圖像的高頻分量受到損失, 圖像邊緣在一定程度上變得較為模糊。用此方法縮放后的輸出圖像與輸入圖像相比, 仍然存在由於插值函數設計考慮不周而產生的圖像質量受損與計算精度不高的問題。
一種基於圖像邊緣的插值算法 http://www.xzbu.com/8/view-4288155.htm
1.1 經典插值方法
1.1.1 最近鄰插值
最近鄰插值是取采樣點周圍四個相鄰像素點中距離最近的一個鄰點的灰度值作為該點灰度值的方法。最近鄰插值算法速度最快，但會產生明顯鋸齒和馬賽克現象。
1.1.2 雙線性插值
雙線性插值利用周圍四個鄰點的灰度值在兩個方向上做線性插值得到采樣點的灰度值。這種方法在很大程度上消除了鋸齒現象，但在邊緣上變得較為模糊。
1.1.3 雙三次插值
雙三次插值不僅考慮四個鄰點灰度值，還考慮各鄰點間的灰度值變化率的影響。是雙線性插值的改進算法。和前兩種經典插值方法相比，可以取得較好的插值效果。但仍具有低通濾波性，會損失插值圖像的高頻部分，因而是圖像邊緣模糊。
一種邊緣定向平滑圖像插值算法_百度文庫 https://wenku.baidu.com/view/06931bdf9b89680203d82547.html
本文提出的邊緣定向平滑濾波器對插值后圖像進行平滑和邊緣增強，達到成功消除邊緣模糊現象且有效增強圖像邊緣輪廓的目的，從而得到一種運算復雜度較低，易於硬件實現，且效果很好的圖像插值算法。
由於傳統插值算法沒有考慮邊緣的特性， 圖像經過處理后在邊緣處存在模糊的現象，影響圖像的質量。
一些基於邊緣的插值算法例如ICBI[3] 雖然也考慮了邊緣的特性，但是存在計算量大， 無法進行任意倍數放大等缺陷。
本文提出一種基 於邊緣定向的插值算法。通過計算圖像非平坦區邊緣的主導方向，在該區待插值位置沿着主導方向進行線性插值。而對於平坦區域則直接采用線性插值。
基於邊緣定向的圖像插值算法_百度學術
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