基本原理 ：

1、最近邻插值 ：变换后的目标图像某点像素值等于源图像中与变换前相应点 最近的点的像素值。具体操作为，设水平方向和垂直方向缩放的比例分别为w和h，那么目标图像中的点des(x,y)对应的源图像中的点src的坐标为(x0,y0)=(x/w,y/h)。其中，x0,y0可能为小数，故对其四舍五入，即 (x0,y0)=int(x0+0.5,y0+0.5)，因此 点des(x,y)的像素值就是点src (x0,y0)的像素值。

2、双线性插值：由1中最近邻插值中的 四舍五入前的点 src (x0,y0)得到它的2*2区域4个邻域像素点的坐标，即 (x1,y1)=( int( x0),int(y0)) ， (x1,y2)=int(x1,y1+1)， (x2,y1)=(x1+1,y1)， (x2,y2)=(x1+1,y1+1)，然后计算权重q1=(x0-x1)*(y0-y1), q2=(1.0-(x0-x1))*(y0-y1), q4=(x0-x1)*(1.0-(y0-y1)), q3=(1.0-(x0-x1))* (1.0-(y0-y1)，用value(x,y)表示点 (x,y)处的像素值，则 目标图像中的点des(x,y)对应 像素值 value(x,y)= value(x2,y2)*q1+ value(x1,y2)*q2+ value(x1,y1)*q3+ value(x2,y1)*q4，

c/c++实现及处理效果：

1、最近邻插值

void GeometryTrans::Zoom(float ratioX, float ratioY)
	//释放旧的输出图像缓冲区
	if(m_pImgDataOut!=NULL){
		delete []m_pImgDataOut;
    	m_pImgDataOut=NULL;
	//输出图像的宽和高
	m_imgWidthOut=int(m_imgWidth*ratioX+0.5) ;
	m_imgHeightOut=int(m_imgHeight*ratioY+0.5); 
	//输入图像每行像素字节数
	int lineByteIn=(m_imgWidth*m_nBitCount/8+3)/4*4;
	//输出图像每行像素字节数
    int	lineByteOut=(m_imgWidthOut*m_nBitCount/8+3)/4*4;
	//申请缓冲区，存放输出结果
	m_pImgDataOut=new unsigned char[lineByteOut*m_imgHeightOut];
	//每像素字节数，输入图像与输出图像相同
	int pixelByte=m_nBitCount/8;
	//输出图像在输入图像中待插值的位置坐标
	int coordinateX, coordinateY;
	//循环变量，输出图像的坐标
	int i, j;
	//循环变量,像素的每个通道
	int k;
	//近邻插值
	for(i=0; i< m_imgHeightOut; i++){
		for(j=0; j<m_imgWidthOut; j++){  
			//输出图像坐标为(j,i)的像素映射到原图中的坐标值，即插值位置
			coordinateX=j/ratioX+0.5;
			coordinateY=i/ratioY+0.5;
			//若插值位置在输入图像范围内，则近邻插值
			if(0<=coordinateX&&coordinateX<m_imgWidth
				&& coordinateY>=0&&coordinateY<m_imgHeight){
				for(k=0;k<pixelByte;k++)
					*(m_pImgDataOut + i * lineByteOut + j*pixelByte + k) 
					=*(m_pImgData+ coordinateY*lineByteIn+ coordinateX*pixelByte + k) ;
			else //若不在输入图像范围内，则置255  
				for(k=0;k<pixelByte;k++)
					*(m_pImgDataOut + i * lineByteOut + j*pixelByte+k) = 255;
}

2、双线性插值

void GeometryTrans::Zoom(float ratioX, float ratioY)
	//释放旧的输出图像缓冲区
	if(m_pImgDataOut!=NULL){
		delete []m_pImgDataOut;
    	m_pImgDataOut=NULL;
	//输出图像的宽和高
	m_imgWidthOut=int(m_imgWidth*ratioX+0.5) ;
	m_imgHeightOut=int(m_imgHeight*ratioY+0.5); 
	//输入图像每行像素字节数
	int lineByteIn=(m_imgWidth*m_nBitCount/8+3)/4*4;
	//输出图像每行像素字节数
    int	lineByteOut=(m_imgWidthOut*m_nBitCount/8+3)/4*4;
	//申请缓冲区，存放输出结果
	m_pImgDataOut=new unsigned char[lineByteOut*m_imgHeightOut];
	//每像素字节数，输入图像与输出图像相同
	int pixelByte=m_nBitCount/8;
	//输出图像在输入图像中待插值的位置坐标
	float coordinateX, coordinateY;
	//循环变量，输出图像的坐标
	int i, j;
	//循环变量,像素的每个通道
	int k;
	int y1,y2, x1,x2;
    float fx1,fx2, fy1, fy2;
	//双线性插值
	for(i=0; i< m_imgHeightOut; i++)
		coordinateY = i/ratioY;
        y1 = (int)coordinateY;
        if(y1 == m_imgHeightOut-1)    
			y2 = y1;
        else y2 = y1 + 1;
		fy1 = coordinateY-y1; 
        fy2 = (float)1.0 - fy1;
		for(j=0; j<m_imgWidthOut; j++)
			coordinateX = j/ratioX;
            x1 = (int)coordinateX;
            if(x1 == m_imgWidthOut-1)    
				x2 = x1;
            else x2 = x1+1;
			fx1 = coordinateX-x1;
            fx2 = (float)1.0 - fx1;
			//所求的源图像中的2*2区域4个邻近象素点坐标为(x1, y1) (x1, y2) (x2, y1) (x2,y2)
            //计算4个权重
            float s1 = fx1*fy1;
            float s2 = fx2*fy1;
            float s3 = fx2*fy2;
            float s4 = fx1*fy2;
			//输出图像坐标为(j,i)的像素映射到原图中的坐标值，即插值位置
			//若插值位置在输入图像范围内，则双线性插值
			if(0<=coordinateX&&coordinateX<m_imgWidth
				&& coordinateY>=0&&coordinateY<m_imgHeight)
				for(k=0;k<pixelByte;k++)
					*(m_pImgDataOut + i * lineByteOut + j*pixelByte + k) 
					=(int)((*(m_pImgData+ y2*lineByteIn+ x2*pixelByte + k))*s1+
					       (*(m_pImgData+ y2*lineByteIn+ x1*pixelByte + k))*s2+
					       (*(m_pImgData+ y1*lineByteIn+ x1*pixelByte + k))*s3+
					       (*(m_pImgData+ y1*lineByteIn+ x2*pixelByte + k))*s4);
			else //若不在输入图像范围内，则置255  
				for(k=0;k<pixelByte;k++)
					*(m_pImgDataOut + i * lineByteOut + j*pixelByte+k) = 255;
}

总结：由处理效果可知，最近邻插值有锯齿现象，灰度值不连续，而 双线性插值灰度值连续，图像比较平滑。