图像插值是一种应用比较广泛的技术，在很多领域中都有重要的应用，例如遥感、生物医学、计算机视觉等等领域。图像插值的目的是为了能更加清晰的看到图像的细节部分，增加图像的分辨率。一个好的图像插值算法应该既能保证图像边缘的光滑性，同时还应该保证图像的清晰度，也就是应该尽可能的保持原图像的基本特征不变。 　　结合现有的国内外文献看来，现在经典的插值算法主要是利用近邻象素点的灰度值的加权平均来计算未知象素点处的灰度值。不同的加权平均方法对应着不同的插值效果，但是所有的这些插值方法均是通过低通滤波，滤除和过滤图像数据中的高频信息。所以这些插值基函数对边缘和纹理信息都比较丰富的图像的插值效果不是特别理想。 　　本文主要对图像插值的技术进行了分析研究，结合小波函数在图像处理中的优良特性对传统的图像插值方法提出了一些改进。主要工作有：在空间域对现有的传统的插值算法进行了分析研究与仿真实验，包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值、B样条插值等等；在小波域进行了插值技术的研究，提出了一种基于小波和分形的图像插值的方法，提出了一种非次抽样二进小波域插值的方法，提出了一种非次抽样二进小波域自适应插值的方法。 　　对以上所述的方法进行了仿真实验，实验结果表明，与传统的插值算法相比较，本文所提出的方法可以取的更高的信噪比，主观视觉效果也更平滑清晰，证明了这些方法的有效性。 　　最后，对研究中存在的一些问题，指出进一步的研究方向。