图像内插用于放大、收缩、旋转和几何矫正等。从根本上看，内插是用已知数据来估计未知位置的数值的处理。
方法1：最近邻内插法
比如一个500*500像素的图像要放大1.5倍成为750*750像素。创建一个假想的750*750网格，它与原图像有相同的间隔，然后将其收缩，使其准确地与原图像匹配。然后在原图像中寻找最亲近的像素，并把该像素的灰度赋给750*750网格中的新像素，完成所有点的灰度赋值后，再将图像扩展到原来的大小，就得到了放大后的图像。这种方法不常用，因为某些直边缘会严重失真。
方法2：双线性内插
用4个最近邻去估计给定位置的灰度。令为想要赋以灰度值的位置（把它想象为前面描述的网格点）的坐标，并令
表示灰度值。对于双线性内插来说，赋值是由下面的公式得到的：
其中，4个系数可由4个用点最近邻点写出的未知方程确定。
方法3：双三次内插
它包括16个最近邻点。赋予点的灰度值是使用下面式子得到的：
16个系数由16个用点最近邻点写出的未知方程确定。它在保持细节方面比双线性内插相对要好。是商业图像编辑程序的标准内插方法。