原文：https://blog.csdn.net/nandina179/article/details/85330552
一、最邻插值算法
是最简单的一种插值算法，当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最近原有颜色生成，也就是说照搬旁边的像素。这样做结果产生了明显可见的锯齿。
在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻灰度赋给待求象素。
如果 i+u, j+v(i落在 A区，即 u<0.5,v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值。
最近邻插值法计算量较小，但可能会造成生的图像灰度上的不连续，在变化地方可能出现明显锯齿状。
二、双线性插值算法
在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线形插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。
我们已知红色数据点的值，通过双线性插值得到绿色数据点的值。
假如我们想得到未知函数 
在点 
的值，假设我们已知函数 在 
, 
, 
, 及 
四个点的值。
首先在 x 方向进行线性插值，得到
然后在 y 方向进行线性插值，得到
这样就得到所要的结果 
,
如果选择一个坐标系统使得 的四个已知点坐标分别为 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和 (1, 1)，那么插值公式就可以化简为
或者用矩阵运算表示为
这种插值方法的结果通常不是线性的，线性插值的结果与插值的顺序无关。首先进行 y 方向的插值，然后进行 x 方向的插值，所得到的结果是一样的。
双线性内插法的计算比最邻近点法复杂，计算量较大但没有灰度不连续的缺点，结果基本令人满意。它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓可能会有一点模糊。
二、双三次插值算法
双三次插值（英语：Bicubic interpolation）是二维空间中最常用的插值方法。在这种方法中，函数f在点 (x,y) 的值可以通过矩形网格中最近的十六个采样点的加权平均得到，在这里需要使用两个多项式插值三次函数，每个方向使用一个。
基于BiCubic基函数的双三次插值法，BiCubic基函数形式如下：
对待插值的像素点(x,y)（x和y可以为浮点数），取其附近的4x4邻域点(xi,yj), i,j = 0,1,2,3。按如下公式进行插值计算：
其中x,y就是行和列的位置。
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在搜资源的时候发现了这么一句话：Adobe Photoshop CS 更为用户提供了两种不同的双三次插值方法：双三次插值平滑化和双三次插值锐化。
还没搞懂是什么意思。。明白了再更。。
原文：https://www.cnblogs.com/amarr/p/10565188.html