三边滤波法图像插值是一种处理图像由低分辨率向高分辨率转换的算法。文章中作者刘俊华提出了一种新颖的图像插值方案，称为三边滤波。该方法首先利用周边四个最近邻点进行加权平均来初步估计未知像素点的值。这些权重是根据相应的边缘信息和空间距离确定的。在此基础上，文章引入了未知像素初步估计值和其邻近像素之间的光度相似性来进一步调整权重。最终根据这些权重获得未知像素的精确定位。
图像插值是图像处理领域的一个重要课题，它主要涉及到从给定的低分辨率图像生成高分辨率图像的过程。这个过程可以应用于许多领域，比如医学成像、取证、图像解马赛克、图像几何变换以及视频尺寸转换等。边缘的锐利度以及插值图像的无伪像（即无干扰因素）是衡量插值方案性能的两个关键因素。同时，计算效率也是一个重要的考量因素。已提出的许多插值方案一般可以分为线性方法和非线性方法。
线性方法通过已知像素的线性组合来估计未知像素的值。这些方法包括最近邻插值、双线性插值、三次插值、核函数插值等。由于其计算效率高，它们被广泛应用于各种场合。但是由于它们基于空间不变函数，因此不能捕捉边缘周围快速变化的统计信息，从而在插值图像中产生模糊和令人不快的伪像。为了改善插值图像的主观质量，开发了基于非线性插值方案，通常它们是基于图像的局部特征。
非线性插值方案为了改进插值图像的主观质量，一般会考虑图像的局部特征。比如边缘的局部边缘检测技术，能够对图像的局部边缘信息进行探测，然后根据探测到的边缘信息对像素进行重新赋值。这类技术在改善图像锐化、减少伪像方面表现更佳，但往往计算复杂度较高。
在本文中提出的三边滤波法图像插值方案，不仅在保持了插值图像的锐度和减少伪像方面表现出了优越性，而且在与更高级的插值方案相比时，还保持了简便性和高效性。这是因为三边滤波法通过考虑边缘信息和空间距离来调整权重，使得算法在优化插值质量的同时，还能够尽量降低计算复杂度。
图像插值不仅仅是提升分辨率这么简单，在实际应用中还涉及到图像细节的保持、边缘的锐化、颜色的逼真度等多方面的考虑。三边滤波法的提出，为图像插值技术提供了一种新的优化方向，尤其是在对计算效率有要求，同时又不牺牲图像质量的场合。通过将边缘信息和空间距离综合考虑，这种插值方案为图像放大、图像处理领域提供了新的解决思路，同时也为图像处理技术的进步做出了贡献。
三边滤波法图像插值是一种综合考虑了图像的空间信息和颜色信息，通过优化权重计算，既提升插值质量又保持算法效率的图像插值方法。它在图像处理领域，尤其是在需要提升图像分辨率的场合，具有重要的理论和应用价值。
