插值（Interpolation）是一种在数学和图像处理中常用的技术，用于估算在已知数据点之间未知值的过程。在图像处理领域，插值通常用于在放大或缩小图像时估算丢失的像素值，以保持图像的平滑度和清晰度。

图像放大：

当图像尺寸增大时，原始图像的像素数量不足以覆盖新的尺寸，此时需要通过插值算法估算出新增像素的颜色值。

图像缩小：

在缩小图像时，虽然像素数量减少，但有时也需要通过插值来平滑处理图像边缘，减少锯齿现象。

图像旋转或平移：

在进行这些变换时，变换后的图像中的某些点可能对应于源图像中不存在的点，此时也需要应用插值来估算这些点的像素值。

常见的插值方法包括：

最邻近插值（Nearest Neighbor Interpolation）：使用最接近的已知像素值来估算未知像素值。

双线性插值（Bilinear Interpolation）：使用已知像素的线性组合来估算未知像素值。

双三次插值（Bicubic Interpolation）：使用已知像素的四次多项式来估算未知像素值，通常能得到更平滑的结果。

不规则碎片形插值（Fractal Interpolation）：使用分形几何的方法来估算未知像素值。

插值虽然能提升图像的视觉效果，但它并不会增加图像的实际信息，也就是说，插值后的图像与原始图像在细节上可能有所不同。