Skalowanie obrazu to proces grafiki komputerowej, który zwiększa lub zmniejsza rozmiar obrazu cyfrowego. Obraz może zostać przeskalowany bezpośrednio za pomocą przeglądarki obrazów lub oprogramowania do edycji, lub może to być zrobione automatycznie przez program w celu dopasowania obrazu do obszaru o innej wielkości. Zmniejszanie obrazu, tak jak ma to miejsce w przypadku tworzenia miniatur, może wykorzystywać kilka metod, ale w dużej mierze wykorzystuje rodzaj próbkowania zwany podpróbkowaniem, aby zmniejszyć obraz i zachować oryginalną jakość. Zwiększanie rozmiaru obrazu może być bardziej skomplikowane, ponieważ liczba pikseli wymagana do wypełnienia większego obszaru jest większa niż liczba pikseli w oryginalnym obrazie. Gdy skalowanie obrazu jest używane do zwiększania rozmiaru obrazu, jeden z kilku algorytmów jest używany do przybliżenia koloru dodatkowych pikseli na większym obrazie.
Istnieją trzy główne typy algorytmów, które można wykorzystać do skalowania obrazu w celu zwiększenia rozmiaru obrazu. Najprostsza wersja pobiera każdy oryginalny piksel na obrazie źródłowym i kopiuje go do odpowiedniej pozycji na większym obrazie. Spowoduje to pozostawienie przerw między pikselami na większym obrazie, które są wypełniane przez przypisanie pustym pikselom koloru piksela źródłowego po lewej stronie bieżącej lokalizacji. To w efekcie mnoży obraz i jego dane na większy obszar. Chociaż ta metoda, zwana najbliższym sąsiadem, skutecznie zapobiega utracie danych, zwykle pogarsza się jakość wynikowa po skalowaniu obrazu, ponieważ powiększone bloki poszczególnych pikseli będą wyraźnie widoczne.
Inne algorytmy skalowania obrazu działają poprzez wypełnienie pustych przestrzeni na powiększonym obrazie pikselami, których kolor jest określony przez kolor otaczających go pikseli. Algorytmy te, zwane interpolacją dwuliniową i interpolacją dwusześcienną, uśredniają kolor pikseli źródłowych otaczających dany piksel, a następnie wypełniają puste miejsca na większym obrazie obliczoną średnią kolorów. Chociaż wyniki są gładsze niż przy skalowaniu najbliższego sąsiedztwa, obrazy przeskalowane za duże mogą stać się rozmazane i pełne niewyraźnych bloków koloru.
Trzeci typ algorytmu skalowania obrazu wykorzystuje formę rozpoznawania wzorców do identyfikacji różnych obszarów obrazu, które są powiększane, a następnie próbuje uporządkować brakujące piksele. Ta metoda może dać dobre wyniki, ale także może zacząć tworzyć wizualne artefakty w obrazie, im częściej stosowany jest algorytm. Skalowanie obrazów w ten sposób jest potencjalnie kosztowne obliczeniowo w przypadku pełnokolorowych obrazów fotograficznych, a także może wymagać więcej pamięci niż inne rodzaje skalowania.
Skalowanie obrazu może również służyć do zmniejszania rozmiaru obrazu cyfrowego. Mniejszy obraz będzie miał mniej pikseli niż obraz źródłowy, więc większość algorytmów zapewni całkiem dobre wyniki. Algorytmy zmniejszania rozmiaru obrazu są podobne do tych używanych do zwiększania rozmiaru, chociaż proces jest wykonywany w odwrotnej kolejności. Piksele w obrazie źródłowym są uśredniane dla obszaru i łączone w jeden piksel, który jest umieszczany w nowym, mniejszym obrazie w odpowiednim miejscu.