日常生活中常见的图像一般是连续形式的模拟图像。这些图像通过图像数字化设备可转换为数字图像,并以数字格式存储在计算机中。数字图像处理是指通过计算机对图像进行去噪、增强、分割、复原等处理的方法和技术,其发展历史并不长。其中数字图像的缩放技术是图像处理技术中的一个重要的方面,直接影响图像观赏质量。图像的缩放通常借助于图像插值来实现,但是,传统的插值算法大多会对图像的高频部分产生抑制和平滑作用,从而导致插值后图像边缘模糊,细节退化。由于人眼对形状、轮廓等特征比较敏感,所以图像缩放的视觉质量主要依靠对图像边缘进行处理。基于这点,文章提出了一种基于边缘检测的图像缩放算法,该算法分为两个步骤来实现：第一步是通过图像平滑去噪,边缘检测处理,最终得到图像的梯度能量图,区分出图像的强势能量区域和弱势能量区域；第二步是针对不同的能量区域采用不同的插值算法,最终达到缩放的要求。强势能量区域保留的情况下,对弱势能量区域分别进行缩放处理,这里提出了一种插值数算法和自适应权重插值算法。同时文章还介绍了图像的基本原理,包括各种基本定义、组成及分类等。分析了常用的平滑滤波的三种处理方法,包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波。介绍了常用的边缘检测算法,并对这些算法进行比较研究。分析了传统的图像缩放的四种处理方法,包括最近邻插值法、双线性插值法、三次内插法和牛顿插值法,介绍了其插值的运算方法及优缺点。分析了算法的FPGA仿真实现,并对电路图进行了详细的分析介绍。通过MATLAB软件处理及模拟仿真的设计与验证,结果显示经过本文算法处理后的图像边缘信息清晰,能如实的反应原图像中的重要细节部分,与传统的缩放算法相比,本文算法的边缘处理效果更好且易于实现。