图像插值技术是图像处理技术的基础,但在资源条件有限情况下获取的图像信息不能满足需求,需要选取适合的插值方法和数学模型提升图像的视觉效果。本文提出了基于Otsu阈值分割边缘图像插值算法,该算法是通过采用最大类方差法(Otsu)对输入低分辨率图像划分为边缘细节区域和非边缘平滑区域,并将待插值像素划分为0°方向、90°方向、45°方向、135°方向,然后根据待插值像素近邻的6个或8个像素的位置和方向特征的相关性,对不同区域像素采用不同插值模型进行计算,能保持好图像边缘信息。为了更好保持图像纹理信息,提出了基于局部自适应阈值分割的边缘图像插值算法,通过计算待插值周围像素方差和标准差之间的大小,以此作为图像区域划分的动态阈值,非边缘区域用双线性插值,自适应插值处理边缘区域,该算法能较好保持图像纹理细节信息。本文提出的两种插值方法一种是采用Otsu阈值自适应分割的边缘图像插值算法和另一种采用局部自适应阈值分割的边缘图像插值算法的优势是能够根据不同图像自身的特征自适应的准确划分图像区域,有效改善经典插值算法造成图像边缘细节信息缺损、锯齿模糊的现象,增强了图像的视觉效果。通过选取标准图像测试集的图像采用本文提出的方法和双线性插值、双三次插值、NEDI插值、FEOI插值进行插值仿真验证,分别从主观评价和客观评价以及运行时间进行对比,表明本文方法能有效提高图像插值质量。