图像编辑是图像处理领域的一个重要分支,其算法的时间复杂度和空间复杂度与图像分辨率紧密相关。随着成像设备以及成像技术的不断发展,图像中存储的信息量越来越大,图像的分辨率越来越高,这就给图像编辑技术带来了严峻挑战。考虑到时间成本和空间成本,对于高分辨率图像的编辑操作,我们可以先对其做降采样处理,得到低分辨率图像,在此低分辨率图像上进行相应的图像编辑操作,随后利用上采样技术,将低分辨率解插值为高分辨率解,从而达到快速编辑的目的。早期传统的上采样方法,比如最近邻、双线性等非自适应上采样算法,一般是基于低通滤波的思想,导致图像细节丢失,在边缘区域产生模糊现象和锯齿现象。面向图像编辑应用,本文提出了一种新的基于图像导向的上采样算法,算法充分考虑了图像在颜色空间的局部特性,利用原始高分辨率图像作为引导图像,为待插值点计算局部最佳匹配点,以此指导插值计算过程。该算法能够保持上采样图像边缘清晰,得到高质量的图像数据,并且具有非常高的计算效率。本文的最后从主观实验效果和客观实验数据上分析了算法的效果,实验结果证明,本文提出的图像上采样算法适用于绝大多数图像编辑操作。